AI-консультант з продажів для OpenCart (RAG-бот по каталогу)

Опис

Звичайний пошук шукає точний збіг слів. Покупець пише "тепла куртка для лиж" — і не знаходить "гірськолижна куртка". Семантичний пошук на базі векторних ембедингів розуміє змістовну схожість запиту і товарів: він знаходить релевантні результати навіть якщо слова в запиті не збігаються з назвою товару.

Ми впроваджуємо семантичний (vector) пошук для OpenCart та ocStore на базі OpenAI Embeddings або open-source моделей (sentence-transformers). Ця технологія особливо ефективна для великих каталогів зі складними або технічними товарами.

Як це працює

• Кожен товар конвертується у векторне представлення (embedding) через AI-модель
• Пошуковий запит покупця так само конвертується у вектор
• Система знаходить товари з найменшою косинусною відстанню до запиту
• Результати ранжуються за семантичною схожістю, а не за точним збігом

Переваги перед Elasticsearch

Elasticsearch знаходить товари за ключовими словами. Семантичний пошук знаходить за змістом. Оптимально — комбінований підхід: Elasticsearch для точних збігів плюс векторний пошук для семантики. Надаємо порівняння метрик якості пошуку до і після впровадження.