Schmerzpunkte bei der Suche im E-Commerce
Die Produktsuche im E-Commerce erfordert ein Gleichgewicht zwischen Textabgleich (z.B. Produktnamen) und semantischer Ähnlichkeit (z.B. Produktmerkmale). Die hybride Suche von Orama löst dieses Problem perfekt.
Durchführungsprogramm
- DatenmodellierungEs wird empfohlen, dass das Schema Textfelder (Titel, Beschreibung) und Vektorfelder (eingebettete Produktmerkmale) enthält. Preise, Kategorien, etc. können für die Vorfilterung verwendet werden.
- VektorgenerierungGenerierung multimodaler Einbettungsvektoren unter Verwendung von Produktbildern und -beschreibungen, z. B. 512-dimensionale Vektoren, die durch das CLIP-Modell erzeugt werden.
- GewichtungA/B-Testing: Ermitteln Sie das optimale Verhältnis zwischen Textsuche und Vektorsuche durch A/B-Testing, wobei in der Regel mit einem Verhältnis von 1:1 experimentiert werden kann.
- Sortierung der ErgebnisseKombinieren Sie die Relevanzbewertungen von Orama und die Geschäftslogik (z.B. Verkäufe, Bewertungen) für das endgültige Ranking.
Erweiterung
- realisierenSuche nach EmpfehlungenOrama: Bietet Suchvorschläge auf der Grundlage von Benutzerabfrageprotokollen unter Verwendung der Orama-Worthäufigkeitsstatistik.
- erhöhen.RechtschreibtoleranzLevenshtein-Distanz: Legen Sie geeignete Levenshtein-Distanz-Schwellenwerte fest, um die Fehlertoleranz zu verbessern.
- integriert (wie in integrierter Schaltung)Geografische SucheFilterung von Produkten nach dem Standort des Benutzers, um die Priorität der lokalen Produkte zu erhöhen.
Geschäftliche Effektivität
Durch eine hybride Suche können Suchgenauigkeit und -erinnerung gleichzeitig verbessert werden: Der Textabgleich gewährleistet die Genauigkeit und die Vektorsuche verbessert die Abdeckung von Long-Tail-Anfragen. Praktische Beispiele zeigen, dass dieser Ansatz die Suchkonversionsrate von 15-30% verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOrama: eine leistungsstarke Volltext-Suchmaschine für Bücher und VektorenDie































