AI-baserad produktsökmotor
Ett smart söksystem som förstår produktfrågor semantiskt. Förbättrad precision i produktsökningar – även vid stavfel eller olika formuleringar.
AI-baserad produktsökmotor med RAG och vektorinbäddning
I detta projekt byggde vi en smart sökmotor för en kund med en stor och komplex produktdatabas. Tidigare verktyg fungerade dåligt med felstavningar, förkortningar och löst formulerade sökningar.
Vi utvecklade en lösning baserad på Retrieval-Augmented Generation (RAG) i kombination med vektorinbäddning och en multi-agent AI-pipeline.
Så här fungerade det:
Vektorinbäddning: Varje produkt i databasen konverterades till ett vektorrum med hjälp av ett kraftfullt språkmodell. Det möjliggjorde semantisk förståelse.
RAG: Istället för fasta svar drog vi in de mest relevanta produkterna baserat på semantisk träffsäkerhet och genererade kontextmedvetna AI-svar.
Multi-agent pipeline: Flera AI-agenter hade olika roller – en för ranking, en för funktionsmatchning, en för kontextförståelse.
Resultat:
Mycket relevanta träffar, även vid stavfel.
Förslag på liknande produkter med transparens i träfflogik.
Dynamiska AI-svar byggda på företagets riktiga data – inte generella modeller.