Как нейросеть помогает распределить товары по категориям — даже если в каталоге полный хаос

101, "Аккумулятор АКБ 12V 60Ah BOSCH","Надежный аккумулятор для легковых авто"
102, "АКБ Bosch 60 А·ч 12 вольт","Для автомобилей, пусковой ток 540А"
103, "Bosch аккумулятор 60 ампер-час","Подходит для большинства легковых авто"

import csv
import json
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def get_categories(names):
    prompt = """
    Ты — эксперт по структурированию товарных каталогов. Проанализируй названия товаров и верни JSON со следующими полями для каждого товара: brand, category, normalized_name.
    
    Правила:
    - brand: выдели бренд, нормализуй к единому написанию.
    - category: выбери из списка: «Аккумуляторы», «Фильтры», «Тормозные колодки», «Разное».
    - normalized_name: перепиши в стиле «Бренд Категория Характеристики».
    
    Важно: названия могут быть написаны по-разному — это нормально. Распознавай смысл независимо от формулировки и назначай корректную категорию.
    
    Верни только валидный JSON, без пояснений.
    """
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": prompt},
            {"role": "user", "content": "\n".join(names)}
        ],
        temperature=0
    )
    return json.loads(response.choices[0].message.content)

def process_csv(input_file, output_file, batch_size=50):
    with open(input_file, newline='', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        rows = list(reader)
    
    all_results = []
    for i in range(0, len(rows), batch_size):
        batch = rows[i:i+batch_size]
        names = [row['name'] for row in batch]
        results = get_categories(names)
        for j, res in enumerate(results):
            row = batch[j]
            row.update(res)
            all_results.append(row)
    
    with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        fieldnames = ['id', 'name', 'description', 'brand', 'category', 'normalized_name']
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(all_results)

if __name__ == "__main__":
    process_csv('input.csv', 'output_categorized.csv')