手工电商平台如何利用AI和向量搜索优化产品描述

手工电商平台如何利用AI和向量搜索优化产品描述

某手工电商平台作为领先的手工艺品交易市场，需要为全球客户提供包含6万种独特商品的目录。由于部分商品描述质量不足影响搜索效果，原有人工处理每周需消耗10小时团队工时。随着业务扩展，亟需实现自动化描述生成与元数据优化。

该平台商品涵盖纺织到雕塑等多元类型，传统通用描述模板已无法满足需求。同时需将商品上架时间压缩至1小时内，并支持多语言内容生成以适应国际业务发展。

技术方案概述

平台构建了端到端的AI驱动流水线：

1. 初始描述生成：使用Anthropic Claude 3.7 Sonnet大语言模型处理商品图片和元数据
2. 向量化存储：通过某中心Titan Text Embeddings V2模型生成向量，存储于OpenSearch向量索引
3. 检索增强生成(RAG)：结合语义检索结果生成优化后的SEO描述

核心组件包括：

• 图片处理：从商品数据仓库获取原始数据，通过Claude生成初始描述
• 向量检索：将新商品描述与OpenSearch中100万历史商品向量进行相似度匹配
• 上下文优化：整合检索结果生成最终商品描述，包含材质、工艺等细节

关键技术实现

结构化提示工程

采用角色化提示模板确保输出一致性：

[
  { "role": "材料专家" },
  { "role": "可持续发展倡导者" },
  { "role": "传统工艺研究员" }
]

向量搜索流程

const requestParams = {
  modelId: "amazon.titan-embed-text-v2:0",
  body: { /* AI生成文本 */ }
}

RAG增强生成

const prompt = `分析商品图片并生成结构化响应：
${contextDocs}
输出格式：
{
  "title": "商品标题",
  "description": "包含材质特色的详细描述"
}`

实施成效

• 处理效率提升90%，实现近实时商品上架
• 通过向量搜索使相关商品点击率提升35%
• 支持英语/西班牙语/法语等多语言生成
• 用户停留时间平均增加2分钟

未来规划

1. 集成用户行为数据优化提示工程
2. 扩展至商品评论分析领域
3. 开发基于某中心Bedrock Agents的自动化工作流

该方案证明AI与向量搜索的结合能有效解决电商内容规模化生产的挑战，相关技术框架可复用于其他垂直领域的内容管理系统。