Pontos problemáticos da pesquisa de comércio eletrônico
A pesquisa de produtos de comércio eletrônico exige um equilíbrio entre a correspondência de texto (por exemplo, nomes de produtos) e a semelhança semântica (por exemplo, características do produto).
Programa de implementação
- Modelagem de dadosRecomendamos que o esquema contenha campos de texto (título, descrição) e campos de vetor (características do produto incorporadas). Preços, categorias, etc. podem ser usados para pré-filtragem.
- geração de vetoresGerar vetores de incorporação multimodais usando imagens e descrições de produtos, por exemplo, vetores de 512 dimensões gerados pelo modelo CLIP.
- ponderaçãoDeterminar a proporção ideal de peso entre a pesquisa de texto e a pesquisa vetorial por meio de testes A/B, que geralmente podem ser experimentados a partir de 1:1.
- Classificação dos resultadosCombine as pontuações de relevância do Orama e a lógica comercial (por exemplo, vendas, classificações) para obter a classificação final.
aprimoramento
- perceberBusca de recomendaçõesFornece sugestões de pesquisa com base nos registros de consulta do usuário usando as estatísticas de frequência de palavras do Orama.
- aumentartolerância ortográficaDistância de Levenshtein: defina limites apropriados de distância de Levenshtein para melhorar a tolerância a falhas.
- integrado (como em um circuito integrado)Pesquisa geográficaFiltrar produtos com base na localização do usuário para aumentar a prioridade dos produtos locais.
Eficácia nos negócios
A precisão e a recuperação da pesquisa podem ser aprimoradas ao mesmo tempo por meio da pesquisa híbrida: a correspondência de texto garante a precisão e a pesquisa vetorial melhora a cobertura de consultas de cauda longa. Exemplos práticos mostram que essa abordagem melhora a taxa de conversão de pesquisa do 15-30%.
Essa resposta foi extraída do artigoOrama: um mecanismo de pesquisa vetorial e de livros de texto completo de alto desempenhoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a recuperação de produtos com a pesquisa híbrida da Orama em aplicativos de comércio eletrônico?
