資料庫設定
資料庫設定
在讓 AI 推薦引擎開始替你推薦商品之前，有一件事要先做好——把商品資料完整建進「資料庫」。而且這份資料庫不只推薦引擎用得到，也能當作 GAI 生成式問答的商品資料來源：建好一次，AI 推薦和 GAI 兩邊都能拿來用。資料庫餵得越齊，機器人推的、答的就越貼近客人想要的。這篇就帶你把資料庫從零建起來，照著做就會囉！
💡 懶人包：資料庫有三種建法——手動建立（品項管理，自己一筆筆建）、電商平台串接（CYBERBIZ / SHOPLINE / shopify 自動同步）、API 串接（Customer URL）。這份資料同時餵給 AI 推薦引擎與 GAI 問答，欄位填得越齊、品項描述寫得越清楚，推薦更準、GAI 回答商品問題也更到位。
Step 1：進入資料庫、按下新增
從左側選單點進「資料庫」。
進來後會看到目前所有資料庫的清單，每一個都會顯示狀態（運作中／待更新／錯誤）、商品數量、更新頻率與最後同步時間，一眼就能掌握每個資料庫的健康狀況。
點左上角的「新增」，開始建立新的資料庫。
Step 2：選一種資料來源
按下新增後，會跳出「新增資料庫」視窗，這裡就是決定資料庫怎麼建的地方。MantaGO 提供三種建立方式：
手動建立（品項管理）：自己一筆筆把商品建進去，適合品項不多、或想完全手動掌控內容的情況。
電商平台串接（CYBERBIZ / SHOPLINE / shopify）：商城開在這些平台上的話，可以直接串接、自動把商品同步進來。
API 串接（Customer URL）：你有自己的 API、想讓 MantaGO 定期去你那邊把商品抓回來，就選這個。
這篇我們挑兩種最常用、也最有代表性的來細講——「品項管理」（手動建）和「Customer URL」（串自家 API）。電商平台的串接邏輯與這兩種大同小異，會選來源、會對應欄位就能上手。
方式 A：用「品項管理」自己建
如果你的商品不多，或想完全自己掌控每一筆內容，「品項管理」是最直接的選擇。
先幫資料庫取個名字
在來源視窗點「品項管理」。
在「資料源名稱」欄位輸入一個好認的名字（例如「中秋禮盒」）。
按右上角的「創建」，資料庫就建好啦！
一筆一筆新增品項
資料庫建好後會進到管理頁，接著就是把商品放進去：
點左上角的「新增品項」。
在「新增品項」視窗填入這幾個必填欄位：
品項名稱：商品叫什麼。
品項網址：商品頁連結（讓客人可以直接點過去買）。
品項描述：這個商品的賣點、用途、適合誰——AI 推薦會大量參考這裡，務必寫具體。
想放商品圖，點「上傳照片」加上去。
按右上角的「儲存」就完成一筆囉！
小提醒：表單下方還有「新增自動標籤」「新增分類標籤」「新增內容 Hashtag」可以幫品項貼上**品項標籤（分類）**與 Hashtag（描述）——這兩個對 AI 推薦特別重要，下方進階區會詳細說明。先把基本資料建起來，這些之後要補隨時都能回來加。
進階：自訂品項欄位
預設欄位（品項照片、品項名稱、品項描述、品項網址）不夠用時，可以自己加：
在管理頁點右上角的「設定」。
進到「品項欄位設定」，在下方的輸入框填欄位名稱（例如「特價」），按「確定」就新增好了。
這樣每筆品項就能多記一個你需要的資訊，AI 推薦時也能一併參考。
進階：認識品項標籤與 Hashtag，把品項餵得更聰明
基本資料建好後，想讓 AI 推薦引擎推得更準，關鍵就在這兩樣東西——品項標籤和 Hashtag。它們都是推薦引擎判斷「該不該把這個商品推給這位客人」的重要依據，但分工很不一樣：一個負責分類、一個負責描述。
品項標籤
分類
幫商品歸到對的類別、層級裡，像把商品放進貨架的某一格
Hashtag
描述
用一個個具體特徵把商品「講清楚」，描繪它到底是什麼、適合誰
拿一台輔具來舉例，差別就很清楚：
品項標籤（分類）：
輔具 > 行動輔具 > 手動輪椅、高背仰躺式、可申請長照補助——告訴推薦引擎「這台是什麼類別、屬於哪個層級、有什麼資格條件」。Hashtag（描述）：
最大承重 100 公斤、座寬 45cm、附頭靠可仰躺、適合無法久坐者、便於移位、重量約 15 公斤——把商品的規格與特色拆成一條條具體描述，讓推薦引擎能對上客人「我需要可以躺、承重夠的輪椅」這類需求。
簡單記：標籤幫商品「歸位」，Hashtag 幫商品「說話」。 兩者都顧好，AI 推薦才又準又到位。回到新增品項的表單，就是用「新增分類標籤」貼上品項標籤、用「新增內容 Hashtag」補上描述。
進階：生成內容 Hashtag
不想一條條手動補 Hashtag？點右上角的「生成內容 Hashtag」，MantaGO 會幫你的品項自動產生對應的描述標籤，把商品特徵講得更完整，讓 AI 推薦引擎更容易對上客人的需求。
進階：匯出與匯入，批次建立品項
品項多的時候，不必一筆一筆手動建：
匯出：把現有品項下載成檔案，方便備份或在試算表裡批次編輯。
匯入：把整理好的檔案一次上傳，大量品項瞬間建好，比手動快超多。匯入時的必填欄位為品項名稱、品項描述、品項網址，這三欄一定要有，缺了會匯不進去。
💡 想一次建很多品項，最有效率的做法是：先建一筆 → 用「匯出」拿到檔案格式 → 在試算表裡照格式填好所有商品（記得品項名稱、品項描述、品項網址這三欄必填）→ 再用「匯入」整批上傳。
方式 B：用「Customer URL」串接自家 API
如果你的商品本來就放在自家系統、有現成的 API，與其手動搬，不如讓 MantaGO 直接去你那邊定時抓回來，省事又不怕資料過期。
填基本連線資訊
在來源視窗點「Customer URL」。
填「資料源名稱」，一樣取個好認的名字。
設定這幾項連線參數：
API URL：你的商品 API 網址（例如
https://api.example.com/product）。設定更新頻率：多久去抓一次（例如 1 天），讓資料定期保持最新。
認證方式：依你 API 的需求選「無須驗證」「Basic Auth」或「API Key」。
Path：如果商品資料藏在回傳結果的某個層級裡，在這裡指定路徑。
對應 API 欄位
這一步是讓 MantaGO 看懂你的 API 回傳的資料。左邊是 MantaGO 的欄位名稱，右邊填你 API 對應的API 欄位，把兩邊對起來：
在「API 欄位設定」區，把每個欄位對應好：
id→ 你 API 裡的 id 欄位品項名稱→ 例如title品項描述→ 例如description品項網址→ 例如link
欄位不夠用？點「新增欄位」可以再加（畫面上會顯示目前用了幾個，例如 4 / 10）。
如果你的 API 是分頁回傳的，在「分頁設定」把「頁數」對應到
page、「每頁筆數」對應到perpage，MantaGO 才抓得完整。全部對好後，按右上角的「建立資料源」。
完成後，MantaGO 就會照你設定的頻率自動同步，資料庫永遠是最新的——這對 AI 推薦引擎特別重要，推的都是現有、有效的商品。
⚠️ 對應欄位時，右邊填的名稱必須跟你 API 實際回傳的欄位一模一樣（大小寫也算），對錯了會抓不到資料。資料庫清單頁如果看到狀態顯示「錯誤」，多半就是連線參數或欄位對應出了問題，回來檢查這一頁就對了。
建好之後呢？
到這裡，你的資料庫就有東西了——不管是手動建、串電商平台、還是串 API，重點都一樣：在用 AI 推薦引擎之前，先讓 MantaGO 手上握有一份完整、最新的商品清單。
資料庫顧得越好、品項描述寫得越到位，機器人在對話裡推的、答的就越貼近客人想要的，這份清單同時是 AI 推薦引擎與 GAI 問答的養分，一次建好、兩處受用。先把資料庫的地基打穩，後面的智慧推薦與生成式問答才接得上、答得準。
現在就進後台，把你的第一個資料庫建起來吧！MantaGO 提供免費試用 14 天，邊試邊把商品資料餵進去，準備好讓機器人替你推薦商品囉～
Last updated