Ofrece a tus clientes una mejor forma de encontrar productos: sube una foto, describe lo que buscas o sigue navegando mientras las recomendaciones se adaptan a lo que ven.
Búsqueda
Retrieval por sinónimos e imágenes
Recomendaciones
Las señales de producto visto se convierten en contexto de recomendación
Operaciones
Backfills masivos y actualizaciones de producto en directo
Incluso los nuevos clientes reciben productos relevantes desde las primeras señales que dejan.
Usa señales de productos vistos para orientar las búsquedas posteriores hacia artículos relacionados.
Runner
Busca equipamiento para correr
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Chic
Busca estilos elegantes
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Los estilos elegantes equilibran tendencia y sofisticación. Esta familia se siente cuidada y refinada, en línea con el gusto de quien compra.
Traveller
Busca equipamiento de viaje
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El equipamiento de viaje prioriza durabilidad y versatilidad. Esta familia encaja con quien siempre está en movimiento.
Dos clientes, dos formas de encontrar el producto adecuado. Uno escribe lo que necesita. Otro sube una foto para encontrar artículos visualmente similares.
Consulta completa: zapatos cómodos para días de lluvia
Coincidencia encontrada
Suelta una foto de producto
Coincidencia encontrada
Mantén la generación de embeddings en Compute y deja que Flexible Vector Database gestione el catálogo: indexación, búsqueda por imagen, búsqueda semántica y recomendaciones.
Lado de Compute
La capacidad, el runtime y la generación permanecen en Compute para que tu equipo de tienda no tenga que gestionar el serving del modelo.
Lado del catálogo
La capa de retrieval usa los embeddings generados para mantener sincronizados el descubrimiento, las recomendaciones y las actualizaciones del catálogo.
Reutiliza una instancia de embeddings de Compute en lugar de añadir un servicio separado. Genera embeddings para un catálogo y actualízalos cuando cambie su contenido. Flexible Vector Database usa esos vectores renovados para búsqueda y recomendaciones.
El modelo de embeddings se ejecuta donde ya gestionas la capacidad.
Los vectores de texto, imagen y producto se crean en ese mismo modelo desplegado.
La búsqueda y las recomendaciones usan directamente los vectores generados.
Evita tratar como urgentes las tareas lentas del catálogo y reserva la indexación en directo para las actualizaciones que afectan directamente a la experiencia de compra.
Bulk
Usa Bulk para importaciones de temporada, backfills y sincronizaciones nocturnas del catálogo que puedan procesarse de forma asíncrona.
Live
El estado de indexación se actualiza cuando termina cada trabajo de stock, precio, disponibilidad o merchandising.
Una misma capa de retrieval para búsqueda y recomendaciones.
Incluido
Genera embeddings en Compute y usa el resultado directamente en retrieval.
Incluido
Busca con el lenguaje del cliente, no solo con etiquetas exactas del catálogo.
Incluido
Permite descubrir productos a partir de una imagen, no solo de una palabra clave.
Incluido
Usa señales de productos vistos para orientar búsquedas posteriores hacia artículos relacionados.
Incluido
Indexación asíncrona para importaciones grandes y no urgentes.
Incluido
Indexa cambios de catálogo de forma asíncrona y actualiza el estado cuando termina cada trabajo.
Un mismo flujo alimenta la búsqueda por imagen, la búsqueda semántica y las recomendaciones de tu tienda.
Empieza con Compute, indexa una vez y usa la misma capa de retrieval para búsqueda, contexto y recomendaciones.