Jitterbit Wettbewerbsfähiger Preisagent

Übersicht

Jitterbit bietet den Wettbewerbsfähigen Preisagenten über den Jitterbit Marketplace an. Dieser Agent nutzt KI, um die Preise von Wettbewerbern über verschiedene Marktplätze hinweg zu analysieren, und hilft Organisationen, datengestützte Preisentscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Der Agent nutzt Echtzeit-Marktdaten von Google Shopping, um Produktpreise zwischen Wettbewerbern zu vergleichen. Mithilfe von KI-gestützter Analyse bewertet er Preisstrategien und empfiehlt optimale Preise basierend auf konfigurierbaren Geschäftsregeln und Marktpositionierungszielen.

Der Agent integriert sich mit Azure OpenAI, um intelligente Preisanalysen durchzuführen. Der Agent kann je nach Bedarf so konfiguriert werden, dass er mit oder ohne App Builder arbeitet. Der Agent führt die folgenden Aufgaben aus:

• (Optional) Verbindet sich mit SAP ECC, um Echtzeit-Produktdaten (Materialien) über Jitterbit Studio abzurufen. Produkte können auch direkt über API-Aufrufe bereitgestellt werden.
• (Optional) Speichert abgerufene Produkte im Jitterbit App Builder zur Datenverwaltung und -konfiguration.
• Abfragt die Google Shopping API mithilfe der Produkt-SKU, um Preisinformationen von Wettbewerbern für alle gespeicherten Produkte abzurufen.
• Verarbeitet einzelne Produkte auf Anfrage über eine benutzerdefinierte Jitterbit-API.
• Erstellt dynamische Eingabeaufforderungen basierend auf der konfigurierbaren Geschäftsstrategie (gespeichert im App Builder oder in Projektvariablen), um Preisempfehlungen zu leiten.
• Integriert sich mit Azure OpenAI, um die Preisgestaltung der Wettbewerber zu analysieren und Empfehlungen zu generieren.
• Speichert die Ergebnisse der Preisanalysen (im App Builder, falls verwendet) und sendet Slack-Benachrichtigungen für markierte Produkte.

Dieses Dokument erklärt, wie man diesen KI-Agenten einrichtet und betreibt. Es behandelt die Architektur und Voraussetzungen, Beispiel-API-Abfragen, die zeigen, was der Agent leisten kann, sowie Schritte zur Installation, Konfiguration und zum Betrieb des KI-Agenten.

Architektur des KI-Agenten

Dieser KI-Agent analysiert die Preise von Wettbewerbern und empfiehlt optimale Preise basierend auf Marktdaten und Geschäftsstrategie. Ein typischer Workflow folgt diesen Schritten:

1. Sie führen den Agenten nach einem Zeitplan oder manuell aus, und der Agent ruft Produkte aus SAP ECC oder App Builder ab.
2. Für jedes Produkt fragt der Agent die Google Shopping API ab, um Preisdaten der Wettbewerber zu sammeln, einschließlich minimaler, durchschnittlicher und maximaler Preise.
3. Der Agent erstellt einen dynamischen Prompt basierend auf konfigurierbaren Geschäftsregeln, die im App Builder gespeichert sind (wie Marktpositionierungsabsicht und Preisankerstrategie) oder in Projektvariablen.
4. Azure OpenAI analysiert die Marktdaten mithilfe des dynamischen Prompts und gibt Preisempfehlungen zurück, einschließlich vorgeschlagenem Preis, Vertrauensscore und Preisspannen der Wettbewerber.
5. Der Agent speichert die Analyseergebnisse im App Builder, gibt Ergebnisse über die API für Einzelprodukte zurück oder sendet Slack-Benachrichtigungen, je nach Ihrer Konfiguration.
6. Produkte mit aktivierter Benachrichtigungsflag lösen Slack-Alerts aus, wenn sich die Preise ändern, Empfehlungen generiert werden oder wenn Sie einen der verfügbaren Workflows ausführen.
7. Sie können die Analyse einzelner Produkte über einen benutzerdefinierten API-Aufruf aus der App Builder-Oberfläche auslösen oder die Batch-Verarbeitung für alle Produkte durchführen. Beide Ansätze funktionieren mit oder ohne App Builder.

Workflow-Diagramme

Die folgenden Diagramme zeigen die Haupt-Workflows für diese Integration. Je nachdem, ob Sie App Builder für die Datenspeicherung und -konfiguration verwenden, unterscheiden sich die Workflows darin, wie sie Produktdaten abrufen und Ergebnisse zurückgeben.

Workflows bei Verwendung von App Builder

Bei Verwendung von App Builder speichert der Agent Produktdaten und Analyseergebnisse in den Tabellen von App Builder.

Batch-Preisanalyse

Sie können den Agenten nach einem Zeitplan oder manuell ausführen, um alle Produkte zu analysieren. Bei Verwendung einer ERP-Verbindung können Sie Produkte optional sofort nach der Abfrage des ERP-Systems im App Builder speichern und sie dann aus dem App Builder abrufen, um den Workflow des Jitterbit Competitive Pricing Agent fortzusetzen.

Preisanalyse auf Abruf

Benutzer lösen Analysen für einzelne Produkte über die App Builder-Oberfläche aus:

Workflows ohne App Builder

Wenn der App Builder nicht verwendet wird, ruft der Agent Produkte direkt aus ERP-Systemen ab und gibt die Ergebnisse über API-Antworten und Slack-Benachrichtigungen zurück.

Batch-Preisanalyse aus ERP

Eine API löst den Agenten aus, um Produkte aus dem ERP abzurufen und eine Preisanalyse durchzuführen:

Preisanalyse für ein einzelnes Produkt über API

Benutzer lösen Analysen für einzelne Produkte über direkte API-Aufrufe mit JSON-Nutzlast aus:

Voraussetzungen

Sie benötigen die folgenden Komponenten, um diesen KI-Agenten zu verwenden.

Harmony-Komponenten

Sie müssen über eine Jitterbit Harmony-Lizenz mit Zugriff auf die folgenden Komponenten verfügen:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Jitterbit App Builder Version 4.55.1 mit einer PostgreSQL-Datenbank (optional, für Datenmanagement und Konfiguration)
• Jitterbit Competitive Pricing Agent, der als Lizenz-Add-On erworben wurde

Unterstützte Endpunkte

Der KI-Agent umfasst die folgenden Endpunkte. Sie können andere Systeme unterstützen, indem Sie die Endpunktkonfigurationen und Workflows des Projekts anpassen.

Großes Sprachmodell (LLM)

Der KI-Agent verwendet Azure OpenAI als LLM-Anbieter für die Preisanalyse. Um Azure OpenAI zu nutzen, müssen Sie über ein Microsoft Azure-Abonnement mit Berechtigungen verfügen, um eine Azure OpenAI-Ressource mit einem bereitgestellten gpt-4o-Modell zu erstellen.

Datenquelle

Der KI-Agent kann Produktdaten aus SAP ECC oder anderen ERP-Systemen abrufen, oder Sie können Produktdaten direkt über API-Aufrufe bereitstellen. Wenn Sie sich entscheiden, App Builder zu verwenden, speichert und zeigt es Produktinformationen und Ergebnisse der Preisanalyse an. Ohne App Builder gibt der Agent die Ergebnisse direkt über API-Antworten und Slack-Benachrichtigungen zurück.

Google Shopping-Daten

Der KI-Agent verwendet SerpApi, um auf Google Shopping-Daten zuzugreifen. Sie müssen ein SerpApi-Konto haben, um die Google Shopping API zu nutzen. Dieser Dienst ist extern zu Google und Jitterbit. SerpApi bietet kostenlose und kostenpflichtige Pläne.

Benachrichtigungsdienst

Der KI-Agent verwendet Slack, um Benachrichtigungen für Produkte mit aktivierter Benachrichtigungsflag zu senden, wenn sich ein Produktdatensatz ändert. Sie können Slack durch einen anderen Benachrichtigungsendpunkt ersetzen, indem Sie die Endpunktkonfigurationen des Projekts ändern und die Workflows an die von Ihrem gewählten Dienst erforderlichen Schemata anpassen. Wenn Sie Slack verwenden, müssen Sie eine Slack-App erstellen (unter Verwendung der bereitgestellten slack_app_manifest.json-Datei aus dem Download für Anpassungen) und die erforderlichen Authentifizierungstoken erhalten.

Beispiel-API-Abfragen

Die folgenden Beispiele zeigen, wie man die benutzerdefinierte Jitterbit-API aufruft, um eine Preisanalyse durchzuführen.

API-Aufrufe mit App Builder

Diese Beispiele demonstrieren API-Aufrufe bei der Verwendung von App Builder zur Datenspeicherung und -verwaltung.

Preisanalyse für ein einzelnes Produkt

Die API akzeptiert Produktdetails von App Builder. App Builder stellt die JSON-Anfrage gemäß der erstellten App Builder-Regel bereit. Die Antwort enthält die ursprünglichen Produktdaten sowie die von der KI generierte Preisanalyse: Mindest-, Durchschnitts- und Höchstpreise der Wettbewerber, empfohlener Preis und Vertrauensscore.

• Endpunkt:

  POST https://JBExample123456.jitterbit.net/defaultUrlPrefix/2.1/aiAgentPricingAgentApi/suggestedprice
  

• Anfrage:

  {
  "productID": "391fd871-cc9a-4e93-af27-a6f2e11237ee",
  "brand": "Apple",
  "SKU": "iPhone 14 Pro Max 256 Gb",
  "description": "Smartphone Apple iPhone 14 Pro Max",
  "basePrice": 350,
  "category": "Smartphone",
  "AICompetitorMinimum": "",
  "AICompetitorAverage": "",
  "AICompetitorMaximum": "",
  "AIPriceRecommendation": "",
  "AIConfidenceScore": "",
  "flagNotification": 1
  }
  

• Antwort:

  {
  "productID": "391fd871-cc9a-4e93-af27-a6f2e11237ee",
  "brand": "Apple",
  "SKU": "iPhone 14 Pro Max 256 Gb",
  "description": "Smartphone Apple iPhone 14 Pro Max",
  "basePrice": 350,
  "category": "Smartphone",
  "AICompetitorMinimum": "$415.00",
  "AICompetitorAverage": "$537.06",
  "AICompetitorMaximum": "$879.00",
  "AIPriceRecommendation": "$626.53",
  "AIConfidenceScore": "75",
  "flagNotification": 1
  }
  

Preisanalysen für alle Produkte

Die API löst die Batchverarbeitung aller im App Builder gespeicherten Produkte aus. Der Batchprozess läuft im Hintergrund, um API-Zeitüberschreitungen zu vermeiden.

• Endpunkt:

  POST https://JBExample123456.jitterbit.net/defaultUrlPrefix/2.1/aiAgentPricingAgentApi/AppBuilderAllProductsSuggestedPrice
  

• Anfrage: Keine erforderlich.

• Antwort:

  {
  "status": "Success",
  "message": "The integration will run but it will take some time. Please verify that the data is updated after some time"
  }
  

API-Aufrufe ohne App Builder

Diese Beispiele zeigen API-Aufrufe zur Durchführung von Preisanalysen ohne Verwendung des App Builders zur Datenspeicherung.

Batchverarbeitung aus ERP

Die API löst die Batchverarbeitung aller Produkte aus dem ERP-System aus. Der Batchprozess läuft im Hintergrund, um API-Zeitüberschreitungen zu vermeiden.

• Endpunkt:

  POST https://JBExample123456.jitterbit.net/defaultUrlPrefix/2.1/aiAgentPricingAgentApi/ERPProductsSuggestedPrice
  

• Anfrage: Keine erforderlich.

• Antwort:

  {
  "status": "Success",
  "message": "The integration will run but it will take some time. Please verify that the data is sent to your instant message application"
  }
  

Preisanalysen für Einzelprodukte

Die API ermöglicht Preisanalysen ohne Verwendung des App Builders zur Datenspeicherung. Der Agent gibt die Ergebnisse in der API-Antwort zurück und sendet sie über Slack-Benachrichtigungen.

• Endpunkt:

  POST https://JBExample123456.jitterbit.net/defaultUrlPrefix/2.1/aiAgentPricingAgentApi/GenericProductSuggestedPrice
  

• Anfrage:

  {
  "productID": "112233",
  "brand": "Apple",
  "SKU": "iPhone 14 Pro Max 256 Gb",
  "description": "Smartphone Apple iPhone 15 Pro Max",
  "basePrice": 345,
  "category": "Smartphone Apple",
  "AICompetitorMinimum": "",
  "AICompetitorAverage": "",
  "AICompetitorMaximum": "",
  "AIPriceRecommendation": "",
  "AIConfidenceScore": "",
  "flagNotification": 1
  }
  

• Antwort:

  {
  "productID": "112233",
  "brand": "Apple",
  "SKU": "iPhone 14 Pro Max 256 Gb",
  "description": "Smartphone Apple iPhone 15 Pro Max",
  "basePrice": 345,
  "category": "Smartphone Apple",
  "AICompetitorMinimum": "$359.99",
  "AICompetitorAverage": "$494.53",
  "AICompetitorMaximum": "$1080.00",
  "AIPriceRecommendation": "$419.76",
  "AIConfidenceScore": "75",
  "flagNotification": 1
  }
  

Installation, Konfiguration und Betrieb

Befolgen Sie diese Schritte, um diesen KI-Agenten zu installieren, zu konfigurieren und zu betreiben:

1. Anpassungen herunterladen und das Projekt installieren
2. Microsoft Azure-Ressourcen erstellen
3. Die Slack-App erstellen
4. Projektvariablen konfigurieren
5. Verbindungen testen
6. Das Projekt bereitstellen
7. Die Jitterbit benutzerdefinierte API erstellen
8. Die App Builder-Anwendung installieren (optional, nur für App Builder-Nutzer)
9. Projekt-Workflows überprüfen
10. Die Projekt-Workflows auslösen

Für Troubleshooting-Anleitungen siehe Troubleshooting.

Anpassungen herunterladen und das Projekt installieren

Befolge diese Schritte, um Anpassungsdateien herunterzuladen und das Studio-Projekt für den KI-Agenten zu installieren:

1. Melde dich im Harmony-Portal unter https://login.jitterbit.com an und öffne Marketplace.

2. Suche den KI-Agenten mit dem Namen Jitterbit Competitive Pricing Agent. Um den Agenten zu finden, kannst du die Suchleiste verwenden oder im Filter-Bereich unter Typ KI-Agent auswählen, um die Anzeige auf KI-Agenten zu beschränken.

3. Klicke auf den Dokumentation-Link des KI-Agenten, um dessen Dokumentation in einem separaten Tab zu öffnen. Halte den Tab geöffnet, um später darauf zurückzugreifen.

4. Klicke auf Projekt starten, um einen zweistufigen Konfigurationsdialog zu öffnen, um Anpassungen herunterzuladen und den KI-Agenten als Studio-Projekt zu importieren.

   Hinweis

   Wenn du den KI-Agenten noch nicht gekauft hast, wird stattdessen Diesen Agenten erhalten angezeigt. Klicke darauf, um einen Informationsdialog zu öffnen, und klicke dann auf Absenden, damit ein Vertreter dich bezüglich des Kaufs des KI-Agenten kontaktiert.

5. In der Konfigurationsstufe 1, Anpassungen herunterladen, wird die folgende Datei bereitgestellt, um die Einrichtung der Slack-App zu erleichtern. Wähle die Datei aus und klicke auf Dateien herunterladen:

   • Slack-App-Manifestdatei: slack_app_manifest.json

6. Klicke auf Weiter.

7. In der Konfigurationsstufe 2, Neues Projekt erstellen, wähle eine Umgebung aus, in der das Studio-Projekt erstellt werden soll, und klicke dann auf Projekt erstellen.

8. Ein Fortschrittsdialog wird angezeigt. Sobald er anzeigt, dass das Projekt erstellt wurde, verwende den Dialog-Link Gehe zu Studio oder öffne das Projekt direkt von der Studio-Seite Projekte aus.

Microsoft Azure-Ressourcen erstellen

Erstelle die folgenden Microsoft Azure-Ressourcen und behalte die Informationen zur Konfiguration des KI-Agenten. Um diese Ressourcen zu erstellen und zu verwalten, musst du über ein Microsoft Azure-Abonnement mit den entsprechenden Berechtigungen verfügen.

Azure OpenAI-Ressource

Sie müssen eine Azure OpenAI-Ressource erstellen und ein gpt-4o-Modell über das Azure AI Foundry-Portal bereitstellen.

Behalten Sie den Bereitstellungsnamen, die Azure OpenAI-Endpunkt-URL und den API-Schlüssel. Diese Werte geben Sie in den Azure OpenAI-Projektvariablen ein, wenn Sie die Projektvariablen konfigurieren im nächsten Schritt.

Um diese Werte zu finden, folgen Sie diesen Schritten:

1. Öffnen Sie im Azure AI Foundry-Portal die spezifische OpenAI-Ressource.

2. Kopieren Sie auf der Startseite der Ressource die Endpunkt-URL (diese verwenden Sie für die azure_openai_base_url-Projektvariable) und den API-Schlüssel (diesen verwenden Sie für die azure_openai_api_key-Variable).

3. Wählen Sie im Navigationsmenü unter Geteilte Ressourcen Bereitstellungen aus. Kopieren Sie den Bereitstellungsnamen (diesen verwenden Sie für die azure_deployment_id-Variable).

Erstellen Sie die Slack-App

Um Slack-Benachrichtigungen über Preisänderungen zu erhalten, folgen Sie diesen Schritten:

1. Erstellen Sie eine Slack-App mit der Slack-App-Manifestdatei (slack_app_manifest.json), die mit den Anpassungsdateien dieses KI-Agenten bereitgestellt wurde. Alternativ können Sie die App von Grund auf neu erstellen.

2. Wenn Sie die bereitgestellte Manifestdatei verwenden, ersetzen Sie die folgenden Platzhalter durch Ihre eigenen Konfigurationswerte:

   Platzhalter	Beschreibung
   {{Replace with Slack bot name}}	Der Name, den Ihr Slack-Bot haben soll, wie er den Benutzern angezeigt wird. Ersetzen Sie diesen Wert an zwei Stellen im Manifest.
   {{Replace with Jitterbit API URL}}	Die Dienst-URL der Jitterbit benutzerdefinierten API, die Sie in Erstellen Sie die Jitterbit benutzerdefinierte API erstellt haben.

3. Installieren Sie die App in Ihrem Slack-Arbeitsbereich.

4. Erhalten Sie das Bot-Token (für das Feld Bot User OAuth Token der Slack-Verbindung) und geben Sie dessen Wert für die Projektvariable slack_bot_oauth_user_token ein.

5. Konfigurieren Sie die Projektvariable slack_channel_name mit dem Kanal, in dem Benachrichtigungen gesendet werden sollen.

6. Geben Sie den Wert des Bot-Tokens für die Projektvariable slack_bot_oauth_user_token und den Kanalnamen für die Projektvariable slack_channel_name ein. Sie werden diese im nächsten Schritt konfigurieren.

Projektvariablen konfigurieren

Im zuvor aus dem Marketplace installierten Studio-Projekt müssen Sie Werte für die folgenden Projektvariablen festlegen.

Um Projektvariablen zu konfigurieren, verwenden Sie das Aktionsmenü des Projekts, um Projektvariablen auszuwählen und eine Schublade am unteren Rand der Seite zu öffnen, in der Sie die Werte überprüfen und festlegen können.

Slack

SAP

Google Shopping

Email-Benachrichtigungen

Azure OpenAI

App Builder

Dynamische Eingabeparameter

Diese Variablen steuern das Verhalten der KI beim Erstellen von Preisempfehlungen.

Standard-Prompt-Werte

Die folgenden Standardwerte müssen für die Variablen ai_System_Prompt und ai_Dynamic_Prompt beibehalten werden. Änderungen an diesen Werten können Probleme bei der KI-Ausführung verursachen.

Standardwert für ai_System_Prompt

Du bist ein Experte für Einkauf und Wettbewerbsanalyse von Preisen.\n Du erhältst ein JSON-Dokument mit Wettbewerberartikeln und Preisen.\n Du musst NUR die bereitgestellten JSON-Daten analysieren.\nDeine Verantwortlichkeiten:\n - Identifiziere alle gültigen Wettbewerberpreise.\n - Berechne den minimalen Preis der Wettbewerber.\n - Berechne den maximalen Preis der Wettbewerber.\n - Berechne den durchschnittlichen Preis der Wettbewerber.\n - Zähle die Anzahl der gültigen Wettbewerber.\n - Berechne einen Vertrauensscore basierend auf der Anzahl der Wettbewerber, der Preisvarianz und der Datenkonsistenz.\n Du erfindest KEINE Daten.\n Du verwendest KEINE externen Quellen.\n Du änderst KEINE systemdefinierten Preisgrenzen.\n Bei der Preisempfehlung:\n - Du musst einen Preis empfehlen, der strikt innerhalb der bereitgestellten Preisuntergrenze und Preisobergrenze liegt.\n - Du musst die Empfehlung mit der bereitgestellten Preisstrategie und dem Marktanker in Einklang bringen.\n - Du musst ein Fallback-Verhalten anwenden, wenn das Vertrauen unter den erforderlichen Schwellenwert fällt.\n Die Antwort muss immer genau der definierten Ausgabestruktur folgen.\n

Standardwert für ai_Dynamic_Prompt

\n'Preisstrategie-Konfiguration:\n\n- Marktanker-Typ: ||marketAnchor|| \n\n- Positionierungsabsicht: ||positioningIntent||\n\n- Gewichtung des Basispreises: ||basePriceWeighting||%\n Dies steuert, wie stark der Basispreis die endgültige Empfehlung im Verhältnis zum Marktanker beeinflusst. 0% ignoriert den Basispreis, 100% ignoriert den Marktanker, 50% mischt beide gleichmäßig. Aktueller Wert: ||basePriceWeighting||%\n\n- Premium-/Rabattprozentsatz: ||premiumDiscountPercentage||%\n Dieser Prozentsatz wird gemäß der Positionierungsabsicht angewendet. Positive Werte erhöhen den Preis (Premium), negative Werte senken den Preis (Rabatt). Aktueller Wert: ' + premiumDiscountPercentage + '%\n\n- Maximaler zulässiger Preisanstieg: ||maxPriceIncrease||%\n Die KI darf keinen Preis empfehlen, der mehr als diesen Prozentsatz über dem Basispreis oder dem vom Marktanker beeinflussten Preis liegt. Aktueller Wert: ||maxPriceIncrease||%\n\n- Maximaler zulässiger Preisrückgang: ||maxPriceDecrease||%\n Die KI darf keinen Preis empfehlen, der mehr als diesen Prozentsatz unter dem Basispreis oder dem vom Marktanker beeinflussten Preis liegt. Aktueller Wert: ||maxPriceDecrease||%\n\n- Minimale Wettbewerber-Stichprobengröße: ||minimumCompetitorSampleSize||\n Wenn die Anzahl der gültigen Wettbewerber unter diesem Schwellenwert liegt, muss die KI ein Fallback-Verhalten auslösen, um unzuverlässige Empfehlungen zu vermeiden. Aktueller Wert: ||minimumCompetitorSampleSize||\n\n- Ausreißer-Ausschluss: ||outlierExclusion||\n Wenn der Ausreißer-Ausschluss aktiviert ist, entferne extreme Wettbewerberpreise, bevor min, max und durchschnittlich berechnet werden. Extrem wird definiert als Werte >2x oder <0.5x des Medians. Aktueller Wert: ||outlierExclusion||\n\nAnweisungen:\n\n1. Identifiziere aus dem bereitgestellten JSON alle gültigen Wettbewerberpreise.\n2. Entferne Ausreißer, wenn der Ausreißer_Ausschluss aktiviert ist.\n3. Berechne:\n   - Minimalen Wettbewerberpreis als AICompetitorMinimum\n   - Maximalen Wettbewerberpreis als AICompetitorMaximum\n   - Durchschnittlichen Wettbewerberpreis als AICompetitorAverage\n4. Formatiere alle berechneten Preise als Währung mit einem "$"-Präfix und genau zwei Dezimalstellen.\n5. Berechne einen Vertrauensscore von 0 bis 100 basierend auf der Anzahl der Wettbewerber, der Preisvarianz und der Datenkonsistenz als AIConfidenceScore.\n6. Empfehle einen Endpreis, der:\n   - Mit dem ausgewählten Marktanker und der Positionierungsabsicht übereinstimmt\n   - Gewichtung des Basispreises und Premium-/Rabattprozentsatz anwendet\n   - Die maximalen Preissteigerungs-/senkungsgrenzen respektiert\n   - Strikt innerhalb der systemdefinierten Preisuntergrenze und -obergrenze bleibt\n   - Speichere den empfohlenen Endpreis als AIPriceRecomendation\n7. Wenn das Vertrauen < Schwellenwert oder die Wettbewerberanzahl < ||minimumCompetitorSampleSize||, wende Fallback-Verhalten an.\n8. Aktualisiere nur Felder, die leer sind ("").\n9. Gib nur gültiges JSON zurück, das mit "{" beginnt und mit "}" endet.\n\nStelle sicher, dass du die vorgeschriebenen Öffnungs- und Schließtags verwendest. Gib die Antwort nicht im Markdown- oder Codeformat zurück, sondern nur als reinen Text.\nEntferne alle ```json am Anfang oder am Ende. Die Antwort sollte NUR ein gültiges JSON sein, das mit { beginnt und mit } endet.\nSende keine leeren Werte\nAUSGABESTRUKTUR (verwende genau diese Struktur):\n

Testverbindungen

Test die Endpunktkonfigurationen, um die Konnektivität mit den definierten Projektvariablenwerten zu überprüfen.

Um Verbindungen zu testen, gehen Sie zur Registerkarte Projektendpunkte und -verbinder in der Designkomponentenpalette, fahren Sie mit der Maus über jeden Endpunkt und klicken Sie auf Test.

Projekt bereitstellen

Projekt bereitstellen das Studio-Projekt.

Um das Projekt bereitzustellen, verwenden Sie das Aktionsmenü des Projekts, um Bereitstellen auszuwählen.

Die benutzerdefinierte Jitterbit-API erstellen

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte API für mehrere Dienste, um verschiedene Operationen über den API-Manager auszulösen.

Wählen Sie das geeignete Set von Diensten unten aus, basierend darauf, ob Sie App Builder oder direkte API-Aufrufe verwenden, und konfigurieren und veröffentlichen Sie dann die benutzerdefinierte API.

Dienste für App Builder

Konfigurieren Sie diese Dienste, wenn Sie den App Builder-Ansatz verwenden. Nachdem Sie die Dienste konfiguriert haben, veröffentlichen Sie die benutzerdefinierte API.

• Dienst 1: AI-Vorgeschlagenen Preis abrufen

  Einstellung	Wert
  Dienstname	Get AI Suggested Price
  Operation	Initial Data Load - API Run
  Pfad	/suggestedprice
  Methode	POST
  Antworttyp	Systemvariable

• Dienst 2: AI-Vorgeschlagenen Preis für alle Produkte abrufen

  Einstellung	Wert
  Dienstname	Get AI All Products Suggested Price
  Operation	Sync App Builder Products API Request Handler
  Pfad	/AppBuilderAllProductsSuggestedPrice
  Methode	POST
  Antworttyp	Systemvariable

Dienste für API-Aufrufe (nicht App Builder)

Konfigurieren Sie diese Dienste, wenn Sie API-Aufrufe ohne App Builder verwenden. Nachdem Sie die Dienste konfiguriert haben, veröffentlichen Sie die benutzerdefinierte API.

• Dienst 1: Initiale Datenladeprodukte

  Einstellung	Wert
  Dienstname	Initial Data Load Products
  Operation	Initial Data Load Products
  Pfad	/ERPProductsSuggestedPrice
  Methode	POST
  Antworttyp	Systemvariable

• Dienst 2: AI-Vorgeschlagener Preis abrufen

  Einstellung	Wert
  Dienstname	Get AI Suggested Price
  Operation	Initial Data Load - Generic API Run
  Pfad	/GenericProductSuggestedPrice
  Methode	POST
  Antworttyp	Systemvariable

Installieren Sie die App Builder-Anwendung

Diese Anweisungen sind nur erforderlich, wenn Sie App Builder für die Datenverwaltung und -konfiguration verwenden. Wenn Sie den KI-Agenten ohne App Builder verwenden, überspringen Sie diesen Abschnitt und konfigurieren Sie den Agenten mit Projektvariablen, wie in Dynamische Eingabeaufforderungsparameter beschrieben.

Um die App Builder-Anwendung zu installieren und zu konfigurieren, kontaktieren Sie Jitterbit Support, um die Installationsdatei für App Builder (.lp-Datei) zu erhalten.

Installieren Sie die LP-Datei

Installieren Sie das Release-Paket auf Ihrer App Builder-Instanz:

1. Melden Sie sich bei App Builder an.

2. Gehen Sie zu IDE.

3. Klicken Sie unter Deploy auf Release installieren.

4. Klicken Sie auf + Paket und dann auf Durchsuchen.

5. Wählen Sie die von Jitterbit Support bereitgestellte LP-Datei aus.

6. Klicken Sie auf Speichern. Das Release-Panel auf der rechten Seite zeigt die Paketinformationen an.

7. Schließen Sie den Paket-Dialog.

8. Bestätigen Sie, dass die Details korrekt sind, und klicken Sie auf Installieren.

App Builder API-Integration

Die Schritte in diesem Abschnitt konfigurieren die bidirektionale API-Kommunikation zwischen App Builder und der Jitterbit benutzerdefinierten API:

• Inbound: Erlauben Sie Jitterbit, App Builder APIs aufzurufen, um Produktinformationen zu speichern.
• Outbound: Erlauben Sie App Builder, die Jitterbit benutzerdefinierte API aufzurufen, um Preisanalysen auszulösen.

Konfigurieren Sie die API-Authentifizierung für eingehende Aufrufe

Konfigurieren Sie die API-Schlüssel-Authentifizierung in App Builder, um Jitterbit zu ermöglichen, Produktdaten zu speichern. Sie benötigen einen API-Schlüssel-Sicherheitsanbieter und benutzerspezifische API-Schlüssel.

Konfigurieren Sie den Datenserver für ausgehende Anrufe

Konfigurieren Sie den App Builder, um die benutzerdefinierte Jitterbit-API aufzurufen, wenn Benutzer auf die Schaltfläche Daten an KI senden klicken. Dies löst den Tool - AppBuilder Preisanforderung lesen Workflow aus.

1. Gehen Sie zu IDE > Datenserver und suchen Sie den Datenserver AI Pricing Agent API Source.

2. Klicken Sie auf Datensatz öffnen und dann auf Bearbeiten.

3. Geben Sie im Feld URL die Jitterbit benutzerdefinierte API-URL ein, die Sie beim Erstellen der Jitterbit benutzerdefinierten API gespeichert haben.

4. Klicken Sie auf Speichern.

Aktualisieren Sie die Projektvariablen des Studios

Nachdem Sie die API-Integration des App Builders abgeschlossen haben, geben Sie die Werte für die Projektvariablen des App Builders ein.

Aktualisieren Sie App Builder-Tabellen mit APIs

Das Studio-Projekt verwendet die app_builder_base_url und app_builder_endpoint_url Projektvariablen, um die folgenden App Builder-Endpunkte aufzurufen:

• Produkte-Tabelle upsert: /products/[appBuilderProductID] (POST)
• Erstellen Sie historische Daten für den App Builder: /aiSearchLog (POST)

Es sind keine zusätzlichen Konfigurationen erforderlich. Diese Endpunkte werden automatisch von den Projekt-Workflows verwendet.

Abrufen von App Builder-Daten mit APIs

Um Daten aus dem App Builder über die native App Builder REST API abzurufen, werden die folgenden Anfragen verwendet:

• Produktinformationen abrufen: GET - https://development.appbuilder.jitterbit.com/rest/v1/PricingAIAgentApp/products

• Konfigurationswerte abrufen:

  • GET - https://development.appbuilder.jitterbit.com/rest/v1/PricingAIAgentApp/configurationControl
  • GET - https://development.appbuilder.jitterbit.com/rest/v1/PricingAIAgentApp/marketPriceAnchor
  • GET - https://development.appbuilder.jitterbit.com/rest/v1/PricingAIAgentApp/positioningIntent

App Builder-Tabellen

Die App Builder-Anwendung speichert und zeigt die folgenden Informationen in verschiedenen Tabellen an.

Die folgenden Tabellen werden von der App Builder-Anwendung verwendet. Für detaillierte Informationen zu den Datentypen und deren Spezifikationen in App Builder siehe die Dokumentation zu den Spaltendatentypen von App Builder.

1. AISearchLog: Diese Tabelle speichert historische Daten für jeden AI-Lauf.

   Spaltenname	Datentyp	Beschreibung
   AISearchLogID	UUID	Eindeutige Kennung
   date	DateTime	Zeitstempel des AI-Laufs
   productInformation	NVarchar(5000)	Produktinformationen mit AI-generierten Werten
   configuration	NVarchar(5000)	Konfigurationsschema, das in der Analyse verwendet wird

2. ConfigurationControlValues: Diese Tabelle speichert die Analyse-Strategie, die verwendet wird, um den dynamischen Prompt für die Preisanalyseergebnisse zu erstellen.

   Spaltenname	Datentyp	Beschreibung
   ConfigurationControlValueID	UUID	Eindeutige Kennung
   marketPriceAnchorValueID	UUID	Referenz auf den Marktpreis-Ankerwert
   positioningIntentID	UUID	Referenz auf den Positionierungsabsichtswert
   basePriceWeighting	TinyInt	Prozentsatz, der den Einfluss des Basispreises steuert
   premiumDiscountPercentage	TinyInt	Prozentsatz, der gemäß der Positionierungsabsicht angewendet wird
   maxPriceDecrease	TinyInt	Maximaler Prozentsatz für Preissenkungen
   maxPriceIncrease	TinyInt	Maximaler Prozentsatz für Preiserhöhungen
   minimumCompetitorSampleSize	NVarchar(50)	Minimale Anzahl an Wettbewerbern, die für zuverlässige Empfehlungen erforderlich sind
   outlierExclusion	Bit	Boolean-Flag zur Aktivierung des Ausschlusses von Ausreißern
   dynamicPromptText	NVarchar(5000)	Variabler Teil des Prompts, der Konfigurationswerte einbezieht
   staticPromptText	NVarchar(5000)	Statischer Teil der AI-Anweisungen

3. marketPriceAnchorValues: Diese Tabelle speichert Dropdown-Werte, die in der Analysekonfiguration verwendet werden.

   Spaltenname	Datentyp	Beschreibung
   marketPriceAnchorValueID	UUID	Eindeutiger Identifikator
   marketPriceAnchorValue	NVarchar(50)	Die Ankerwert-Option: Durchschnitt, Niedrigster Wettbewerber, Median oder Oberes Quartil
   script	NVarchar(5000)	Zugehöriges Skript für den Ankerwert

4. positioningIntentValues: Diese Tabelle speichert Dropdown-Werte, die in der Analysekonfiguration verwendet werden.

   Spaltenname	Datentyp	Beschreibung
   positioningIntentID	UUID	Eindeutiger Identifikator
   positioningIntentValue	NVarchar(50)	Die Positionierungsabsicht-Option: Markt anpassen, Premium oder Markt unterbieten
   script	NVarchar(5000)	Zugehöriges Skript für die Positionierungsabsicht

5. Produkte: Diese Tabelle speichert Produktinformationen. Füllen Sie diese Tabelle manuell aus oder verwenden Sie den Tool - Get ERP Products with App Builder Workflow, um Produkte automatisch aus SAP ECC zu importieren.

   Spaltenname	Datentyp	Beschreibung
   ProductID	UUID	Eindeutiger Produktidentifikator
   Brand	NVarchar(50)	Produktmarke
   SKU	NVarchar(50)	Artikelnummer
   VinylAuditRefId	UUID	Referenzidentifikator für Vinyl-Audit
   Description	NVarchar(100)	Produktbeschreibung
   BasePrice	Numeric(15,2)	Basispreis des Produkts
   Category	NVarchar(50)	Produktkategorie
   AICompetitorMinimum	NVarchar(50)	AI-generierter minimaler Wettbewerberpreis
   AICompetitorAverage	NVarchar(50)	AI-generierter durchschnittlicher Wettbewerberpreis
   AICompetitorMaximum	NVarchar(50)	AI-generierter maximaler Wettbewerberpreis
   AIPriceRecommendation	NVarchar(50)	AI-generierter empfohlener Preis
   AIConfidenceScore	NVarchar(50)	AI-Konfidenzscore für die Empfehlung
   SourceID	NVarchar(50)	Identifikator des Quellsystems
   SourceName	NVarchar(50)	Name des Quellsystems
   flagNotification	Bit	Boolean-Flag zur Aktivierung von Slack-Benachrichtigungen

Überprüfung der Projekt-Workflows

Das Studio-Projekt enthält 12 Workflows, die die Funktionalität des KI-Preisagenten implementieren. Jeder Workflow hat einen spezifischen Zweck im Preisanalysierungsprozess. Das Verständnis dieser Workflows hilft Ihnen zu bestimmen, welche Sie basierend auf Ihrem Implementierungsansatz konfigurieren und ausführen möchten.

Workflows bei der Verwendung von App Builder

Tool - AppBuilder Preisanfrage lesen

Dieser Workflow empfängt Produktinformationen über App Builder API-Anfragen und ruft die Google Shopping API, die Konfiguration der Eingabeaufforderung, Azure OpenAI, Benachrichtigungen und Protokollierungs-Workflows auf, um eine Preisanalyse durchzuführen. Der Workflow gibt aktualisierte Preisinformationen an die App Builder-Tabellen zurück.

Haupteingang - Sync App Builder Produkte API-Anfrage-Handler

Dieser Workflow ruft Tool - Produkte aus der AppBuilder-Tabelle lesen auf, um alle Produkte auf Abruf zu verarbeiten, anstatt auf einen geplanten Lauf zu warten. Sie können diesen Workflow über eine in App Builder konfigurierte API auslösen oder außerhalb von App Builder ausführen.

Haupteingang - Slack API-Anfrage-Handler

Dieser Workflow sendet AI-Ergebnisse und eine Zusammenfassung der Verarbeitung an einen Slack-Kanal, wenn das Feld flagNotification eines Produkts auf wahr gesetzt ist. Sie können diesen Workflow für andere Kommunikationskanäle anpassen, indem Sie einen neuen Connector und eine neue Operation erstellen.

Tool - ERP-Produkte mit App Builder abrufen

Dieser Workflow verbindet sich mit SAP oder anderen ERP-Systemen, um Produkte abzurufen und sie in einem generischen Format in App Builder-Tabellen zu speichern. Bei der Verbindung mit SAP ECC ruft RFC_READ_TABLE die Tabelle MARA auf, um die Liste der Materialien zu erhalten, und BAPI_MATERIAL_GETALL wird verwendet, um die Details jedes Materials zu erhalten. Der Workflow enthält die Operation SAP-Materialien abrufen. Der Workflow wird nach Zeitplan oder manuell ausgeführt.

Tool - Produkte aus der AppBuilder-Tabelle lesen

Dieser Workflow verarbeitet alle Produkte aus der App Builder-Tabelle. Der Workflow enthält die Operation Initiale Datenladung, die die Google Shopping API, die Konfiguration der Eingabeaufforderung, Azure OpenAI, Benachrichtigungen und Protokollierungs-Workflows aufruft, um eine Preisanalyse durchzuführen. Der Workflow wird nach Zeitplan oder manuell ausgeführt.

Utility - Store to App Builder

Dieser Workflow überprüft, ob ein Produkt in der App Builder-Tabelle vorhanden ist. Der Workflow aktualisiert das Produkt, wenn es existiert, oder erstellt einen neuen Datensatz, wenn es nicht vorhanden ist.

Utility - AppBuilder Logging

Dieser Workflow speichert Ausführungsinformationen in der App Builder AISearchLog-Tabelle, wenn Tool - Read AppBuilder Pricing Request und Tool - Read Products From AppBuilder Table ausgeführt werden. Der Workflow protokolliert das Produktschema mit AI-Werten und das Konfigurationsschema, das in jedem Durchlauf verwendet wird.

Workflows, wenn App Builder nicht verwendet wird

Tool - Get ERP Products

Dieser Workflow empfängt API-Anfragen, um Materialien aus SAP oder anderen ERP-Systemen abzurufen, führt eine Preisanalyse mit Google Shopping und dem LLM durch und gibt die Ergebnisse über Slack-Benachrichtigungen zurück. Bei der Verbindung zu SAP ECC ruft RFC_READ_TABLE die Tabelle MARA auf, um die Liste der Materialien zu erhalten, und BAPI_MATERIAL_GETALL wird verwendet, um die Details jedes Materials abzurufen. Der API-Aufruf erfordert einen obligatorischen startingDate-Parameter in der URL (zum Beispiel https://JBExample123456.jitterbit.net/defaultUrlPrefix/2.1/aiAgentPricingAgentApi/ERPProductsSuggestedPrice?startingDate=20250101), um die Suche nach Produkten einzugrenzen. Ohne diesen Parameter zeigt die Integration einen Fehler an. Dieser Workflow ähnelt Tool - Read Products From AppBuilder Table, speichert jedoch keine Daten im App Builder.

Main Entry - Generic Single Pricing API Request Handler

Dieser Workflow empfängt API-Anfragen mit Produktinformationen im JSON-Format und führt eine Preisanalyse durch, ohne SAP ECC oder App Builder zu benötigen. Sie stellen vollständige Produktdaten im API-Anfragetext zur Verfügung, und der Workflow gibt das Produkt mit aktualisierten AI-Informationen in der API-Antwort zurück. Der Workflow sendet Slack-Benachrichtigungen, wenn das Feld flagNotification auf true gesetzt ist.

Main Entry - Slack API Request Handler

Dieser Workflow sendet AI-Ergebnisse und eine Zusammenfassung der Verarbeitung an einen Slack-Kanal, wenn das Feld flagNotification eines Produkts in der API-Anfrage auf true gesetzt ist. Sie können diesen Workflow für andere Kommunikationskanäle anpassen, indem Sie einen neuen Connector und eine neue Operation erstellen.

Gemeinsame Workflows

Die folgenden Workflows werden sowohl von App Builder- als auch von Nicht-App Builder-Ansätzen verwendet. Diese Workflows laufen automatisch als Teil anderer Workflows und sind nicht für die direkte Ausführung vorgesehen.

Tool - Build Prompt Configuration

Dieser Workflow erstellt dynamische Eingabeaufforderungen für die KI-gesteuerte Preisanalysen. Der Workflow durchsucht die in den App Builder-Tabellen gespeicherten Konfigurationen, wenn App Builder verwendet wird, oder erstellt Eingabeaufforderungen aus Projektvariablen, wenn App Builder nicht verwendet wird.

Utility - Search Products in Google Shopping

Dieser Workflow ruft die Google Shopping API auf, um Marktpreisinformationen für Produkte abzurufen. Der Workflow verwendet die Produkt-SKU als Abfragefilter, um Wettbewerberpreise von Google Shopping zu suchen und abzurufen.

Main - AI Agent Tools Logic

Dieser Workflow ruft das LLM (Azure OpenAI) auf, um Preisanalysen basierend auf Produktinformationen und Marktdaten durchzuführen.

Auslösen der Projekt-Workflows

Bei Verwendung von App Builder

Wenn eine ERP-Verbindung verwendet wird, führen Sie die Get SAP Materials-Operation im Tool - Get ERP Products with App Builder-Workflow aus, um Materialien in die App Builder-Datenbanken zu laden. Alternativ können Sie Produktdaten direkt über die API ohne eine ERP-Verbindung bereitstellen.

Um eine Operation auszuführen, fahren Sie mit der Maus über den Namen der Operation und wählen Sie die Ausführen-Option. Führen Sie die Operationen in Zukunft erneut aus, wenn Ihre Daten aktualisiert werden.

Bei Nichtverwendung von App Builder

Die folgenden Workflows laufen über API-Aufrufe, ohne dass App Builder erforderlich ist. Diese Workflows führen Preisanalysen durch, ohne die Ergebnisse in App Builder-Datenbanken zu speichern:

• Tool - Get ERP Products: Eine API löst diesen Workflow aus, um Materialien aus SAP oder einem anderen System abzurufen, Preisanalysen durchzuführen und die Ergebnisse über Slack-Benachrichtigungen zurückzugeben. Da dieser Workflow App Builder nicht benötigt, werden Slack-Benachrichtigungen gesendet, um die Ergebnisse der Preisanalysen für alle Produkte anzuzeigen.

• Haupteintrag - Generischer API-Anforderungs-Handler für Einzelpreise: Ein API löst diesen Workflow mit einem JSON-Anforderungstext aus, der Produktinformationen enthält. Der Workflow verarbeitet das Produkt und sendet die Ergebnisse der Preisanalyse über Slack-Benachrichtigungen.

• Haupteintrag - Slack API-Anforderungs-Handler: Dieser Workflow wird ausgelöst, wenn das Feld flagNotification in der API-Anforderung aktiviert ist. Der Workflow sendet die KI-Ergebnisse und eine Zusammenfassung der Verarbeitung an Slack.

Fehlersuche

Wenn Sie auf Probleme stoßen, überprüfen Sie die folgenden Protokolle für detaillierte Informationen zur Fehlersuche:

• API-Protokolle
• Betriebsprotokolle

Für zusätzliche Unterstützung kontaktieren Sie Jitterbit-Support.