Búsqueda semántica para descubrir productos
Escenario ilustrativo de retail: la búsqueda semántica puede mejorar el descubrimiento de productos.
Escenario ilustrativo
Escenario ilustrativo de retail: un catálogo contiene descripciones e imágenes de productos, pero la búsqueda por palabras clave no cubre bien sinónimos, consultas en lenguaje natural o erratas.
La búsqueda semántica puede situar el contenido del catálogo y las consultas en el mismo espacio de embeddings para recuperar productos relacionados aunque cambie la redacción.
Un flujo de retrieval puede combinar coincidencia semántica con filtros de metadatos para conservar la lógica de merchandising.
Cómo puede encajar QDivZero
Flexible Vector Database de QDivZero puede almacenar los vectores generados a partir del catálogo y devolver los principales resultados semánticos.
Recommendations API puede reordenar resultados usando historial de navegación y señales de afinidad. La búsqueda semántica puede mejorar el descubrimiento y reducir consultas sin resultados; el resultado depende de la calidad del catálogo, el modelo y el tráfico.
Cómo encaja QDivZero
Vectores de producto indexados
Las imágenes y descripciones del catálogo pasan por Compute para generar embeddings que se almacenan en Flexible Vector Database.
Coincidencia semántica
Las búsquedas se convierten en vectores en tiempo real y se devuelven productos similares por distancia semántica.
Reordenación personalizada
Recommendations API reordena los resultados usando historial de navegación y señales de afinidad.
Flujo ilustrativo
Indexar imágenes y descripciones del catálogo mediante el flujo de ingesta de QDivZero
Mapear la taxonomía de categorías a filtros de metadatos vectoriales
Comparar la búsqueda semántica con una referencia basada en palabras clave
Conectar Recommendations API al sistema de perfiles existente para reordenar resultados
Monitorizar la calidad de búsqueda e iterar sobre el modelo de embeddings