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Wie kann man die Produktsuche mit der hybriden Suche von Orama in E-Commerce-Apps verbessern?

2025-09-10 2.0 K
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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.

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