Wszystko, co warto wiedzieć, zanim zainstalujesz.
Szczegółowe spojrzenie na to, jak działa Vector Search Native: wyszukiwanie semantyczne AI dla WooCommerce, dlaczego zbudowaliśmy go w ten sposób i jaka myśl stoi za powyższymi funkcjami.
Dlaczego natywne wyszukiwanie WooCommerce już nie wystarcza
Wyszukiwarka WooCommerce opiera się na zwykłym dopasowaniu LIKE w bazie danych. Jeśli Twój klient wpisze lekka letnia bawełniana kurtka, a Twój produkt nazywa się letnia marynarka lniana, nie znajdzie niczego. Gorzej, przy długich albo nieprecyzyjnych zapytaniach Twoje najlepsze produkty pozostają niewidoczne. Wyszukiwanie semantyczne rozwiązuje ten problem, porównując znaczenie słów, a nie ich formę.
Jak działa wyszukiwanie semantyczne
Każdy produkt zamieniany jest przez model AI w wektor złożony z kilkuset do kilku tysięcy liczb (embedding). Zapytanie użytkownika jest zamieniane w wektor przez ten sam model. Wtyczka liczy następnie podobieństwo cosinusowe między wektorem zapytania a wszystkimi zapisanymi wektorami produktów i wyciąga najlepsze wyniki. Współczesne modele wychwytują semantykę z imponującą precyzją i radzą sobie nawet z zapytaniami z literówkami albo w kilku językach.
Indeksowanie przyrostowe, czyli oszczędne
Każdy tekst produktu jest haszowany SHA-256 przed jakimkolwiek wywołaniem API. Jeśli istniejący skrót się zgadza, żadne wywołanie nie jest wykonywane. Oznacza to, że cron przechodzący co minutę po stabilnym katalogu nie kosztuje nic. Ponowne wygenerowanie embeddingu uruchamiają wyłącznie produkty faktycznie zmienione.
Tryb awaryjny, Twoja siatka bezpieczeństwa
Jeśli API dostawcy jest chwilowo niedostępne, jeśli klucz jest źle skonfigurowany albo jeśli zapytanie jest tak szczegółowe, że wyszukiwanie semantyczne zwraca mniej niż ustalona liczba wyników (próg konfigurowalny), wtyczka po cichu oddaje pole natywnej wyszukiwarce WooCommerce. Twoi klienci nigdy nie zobaczą pustej strony wyników z powodu problemu po stronie AI.
Którego dostawcę wybrać
OpenAI text-embedding-3-small daje najlepszy stosunek jakości do ceny dla większości sklepów. Voyage AI oferuje modele trenowane specjalnie pod wyszukiwanie w e-commerce, często o wyższej jakości wyszukiwania. Cohere embed-multilingual-v3.0 jest nie do pobicia przy katalogach mieszających kilka języków europejskich w jednej bazie. Między tymi trzema możesz przełączać się bez utraty konfiguracji, wystarczy jedno przeindeksowanie.
Instalacja i konfiguracja w 3 minuty
Wgraj paczkę ZIP, aktywuj, przejdź do WooCommerce, a następnie Vector Search. Wybierz dostawcę, wklej swój klucz API, wybierz model i kliknij Test connection. Jeśli test przejdzie, kliknij Queue all products for reindex, a potem Auto-process until done. Twój katalog jest od tej chwili przeszukiwalny po znaczeniu.
Na razie nie ma opinii o produkcie.