电商搜索痛点
电商产品搜索需要平衡文本匹配(如产品名称)和语义相似性(如产品特性)。Orama的混合搜索可以完美解决这一问题。
实施方案
- 数据模型设计：建议schema中包含文本字段(标题、描述)和向量字段(产品特性嵌入)。价格、分类等可用于预过滤。
- 向量生成：使用产品图像和描述生成多模态嵌入向量，比如CLIP模型生成的512维向量。
- 权重调优：通过A/B测试确定文本搜索和向量搜索的最佳权重比，一般可以从1:1开始实验。
- 结果排序：结合Orama的相关性分数和业务逻辑(如销量、评分)进行最终排序。
增强功能
- 实现搜索推荐：基于用户查询日志，使用Orama的词频统计提供搜索建议。
- 添加拼写容错：设置适当的Levenshtein距离阈值，提高容错能力。
- 集成地理搜索：根据用户位置过滤商品，提高本地商品优先级。
业务效果
通过混合搜索，可以同时提升搜索准确率和召回率：文本匹配保证准确性，向量搜索提升长尾查询覆盖率。实际案例显示这种做法可以提高15-30%的搜索转化率。
本答案来源于文章《Orama：高性能全文本和向量搜索引擎》
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