Создаём расширенный поиск по товарам с помощью нейросети DeepSeek: пошаговое руководство

В современном мире данные — это золото, но умение быстро находить нужную информацию среди тысяч позиций — настоящее искусство. В этой статье мы разберём, как с помощью нейросети DeepSeek создать собственный инструмент для расширенного поиска по товарам. Вам не потребуется глубоких знаний программирования — только исходные данные и чёткая задача для искусственного интеллекта.

Что нам понадобится?

Для создания поискового инструмента нам потребуется всего два компонента:

1. Исходные данные — информация о ваших товарах (названия, артикулы, цены, характеристики)

2. Нейросеть DeepSeek — для генерации HTML-страницы с поисковым функционалом

Шаг 1. Подготовка исходных данных

Ваши товарные данные могут храниться в разных местах. Рассмотрим два наиболее распространённых варианта.

Вариант А: Данные в PostgreSQL

Если вы используете базу данных PostgreSQL (как создавать базу данных в PostgreSQL — смотрите в предыдущих видео на нашем канале), экспортировать данные очень просто:

1. Откройте pgAdmin и найдите нужную таблицу

2. Кликните правой кнопкой мыши по таблице

3. Выберите пункт «Export data» (Экспорт данных)

4. В качестве формата укажите CSV

5. Сохраните файл на компьютере

Вариант Б: Данные в Excel

Если ваши данные хранятся в Excel, процесс ещё проще:

1. Откройте файл с товарами

2. Зайдите в меню «Файл» → «Сохранить как»

3. В типе файла выберите «CSV (разделители — запятые)»

4. Сохраните файл

Важное замечание: Если в файле содержатся конфиденциальные данные, создайте его урезанную копию с несколькими тестовыми позициями. Это обезопасит вас при передаче данных нейросети.

Шаг 2. Формулируем задачу для DeepSeek

Теперь самый ответственный этап — правильно сформулировать запрос к нейросети. От того, насколько точно вы опишете задачу, зависит качество результата.

Базовый запрос

Откройте DeepSeek и напишите примерно следующее:

«Создай HTML-страницу, которая подключается к CSV-файлу и организует интерактивный поиск по данным с фильтрами. Вот пример CSV-файла с товарами (прикрепите файл). Нужно:

• Загружать CSV-файл через интерфейс

• Искать по всем полям или выборочно

• Возможность учитывать регистр

• Опция точного совпадения

• Выводить результаты в виде таблицы

• Экспорт или печать найденных результатов»

Важно: обязательно прикрепите ваш тестовый CSV-файл как пример структуры данных. Нейросеть проанализирует его и создаст код, оптимально подходящий под ваши поля.

Шаг 3. Получаем и сохраняем код

Генерация кода — процесс небыстрый, нейросети нужно время на обдумывание архитектуры и написание всех компонентов. В нашем примере мы используем заранее подготовленный DeepSeek HTML-код.

Когда ответ готов:

1. Скопируйте весь текст ответа нейросети

2. Откройте Блокнот или любой текстовый редактор

3. Вставьте скопированный код

4. Сохраните файл с именем, например, «Поиск товаров.txt»

Преобразуем в HTML

1. Найдите сохранённый файл на компьютере

2. Переименуйте его, заменив расширение .txt на .html

3. Подтвердите изменение расширения (если система спросит)

Готово! У вас есть полноценная HTML-страница с поисковым инструментом.

Шаг 4. Запускаем и тестируем поиск

1. Дважды кликните по файлу с расширением .html — он откроется в браузере по умолчанию

2. Вы увидите интерфейс с кнопкой для загрузки CSV-файла

3. Нажмите «Загрузить файл» и выберите ваш CSV с товарами

4. После загрузки появится полноценная поисковая система

Возможности поиска:

• Поиск по всем полям — введите слово, и система найдёт все совпадения

• Выборочный поиск — можно искать только по названию, только по артикулу или по цене

• Учёт регистра — опция для чувствительного к регистру поиска

• Точное совпадение — искать только полное совпадение фразы

• Экспорт результатов — найденные позиции можно сохранить или распечатать

Тестируем работу:

Попробуйте найти товар по части названия, затем уточните поиск с учётом регистра, добавьте фильтр по ценовому диапазону. Поиск работает мгновенно и точно.

Шаг 5. Доработка под свои нужды

Если вас что-то не устраивает в работе поиска или вы хотите добавить новые функции:

1. Вернитесь в диалог с DeepSeek

2. Уточните задачу: «Убери возможность печати, добавь фильтр по диапазону цен, сделай сортировку по столбцам»

3. Нейросеть сгенерирует обновлённый код

4. Повторите шаги по сохранению и замене файла

Примеры доработок:

• Изменение цветовой схемы интерфейса

• Добавление новых полей фильтрации

• Настройка количества отображаемых записей

• Интеграция с другими форматами данных (JSON, XML)

Расширение идеи: другие применения

По тому же принципу можно создавать множество полезных инструментов:

1. Печать счетов на оплату

Загружаете CSV с данными о заказах — получаете готовые формы для печати

2. Каталог сотрудников

Поиск по имени, отделу, должности с возможностью фильтрации

3. Складской учёт

Быстрый поиск товаров по остаткам, срокам годности, поставщикам

4. База клиентов

Поиск с фильтрацией по активности, региону, сумме покупок

5. Расписание и графики

Поиск событий по датам, ответственным, статусам

Преимущества подхода

Важные советы

1. Безопасность данных
   Никогда не загружайте в нейросеть полные базы с конфиденциальной информацией. Создайте тестовый файл с 10-20 позициями и обезличенными данными.

2. Чёткость запроса
   Чем подробнее вы опишете желаемый функционал, тем точнее нейросеть выполнит задачу.

3. Итеративный подход
   Не пытайтесь получить идеал с первой попытки. Сначала создайте базовую версию, затем дорабатывайте её уточняющими запросами.

4. Проверка результата
   Всегда тестируйте полученный код на разных сценариях поиска, особенно если планируете использовать его в работе.

5. Регулярность обновлений
   Если структура ваших данных меняется (добавляются новые поля), просто повторите процесс с актуальным CSV-файлом.

Что дальше?

Это лишь один из множества примеров, как нейросети могут автоматизировать рутинные задачи. По тому же принципу можно создавать:

• Калькуляторы стоимости

• Формы для ввода данных

• Дашборды с визуализацией

• Генераторы отчётов

• Системы учёта рабочего времени

Экспериментируйте, пробуйте разные формулировки запросов, комбинируйте функции — и вы откроете для себя безграничные возможности автоматизации с помощью искусственного интеллекта.

Заключение

Мы прошли полный путь от исходных данных до работающего поискового инструмента всего за несколько минут. Никакого сложного программирования, никаких затрат на разработку — только чёткая задача и помощь нейросети DeepSeek.

Теперь у вас есть собственный расширенный поиск по товарам, который можно:

• Использовать в работе

• Дорабатывать под новые задачи

• Адаптировать для других типов данных

• Делиться с коллегами (достаточно передать HTML-файл)

Попробуйте повторить этот процесс со своими данными — и вы удивитесь, насколько это просто и эффективно.

Хотите увидеть весь процесс создания поискового инструмента в реальном времени — с детальным разбором каждого шага, формулировкой запросов к DeepSeek и демонстрацией работы готового решения?

Статья подготовлена по материалам обучающего видео для вашего удобства.