过全文搜索引擎，客户可以轻松找到与其搜索相匹配的

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品，零售可以对这些结果进行排名，为客户提供最佳选择。在之前的个性化迭代中，如何以个性化方式对搜索结果进行排名的决策是通过从各种操作系统获取数据来对客户进行细分，将其全部转移到数据仓库中，然对数据运行机器学习算法。通常，这会每小时或几天分批运行次，以便客户下次登录时，他们将获得个性化的体验。然而，这并没有实时捕获客户意图，因为意图随着客户收集更多信息而变化。如今，现代零售用实时应数据和人工智能算法分析来增强搜索排名。

现在还可以整合当前购物车购物篮和客户点击流或购物者的购买趋势等因素。真正了解客户的第步是构建个客户数据平台，该平台结合了来自整个组织的不同系统和孤岛的数据：支持、电子务交易、店内互动、愿望清单、评论等。灵 美国电报吗数据库 活的文档模型允许轻松组合不同类型和格式的数据，并能够嵌入子文档，以便在处清晰地了解客户。随着零售捕获更多有关客户的数据点，他们可以轻松添加字段，而无需因架构更改而停机。接下来，建立实时运行分析的能力，而不是在另个单独的系统中追溯运行分析。的架构允许工作负载隔离，这意味着操作工作负载（客户在电子务网站上的操作）和分析或工作负载（计算下个最佳报价应该是什么）可以同时运行，而不会中断对方。



然使用的聚合框架进行高级分析查询或实时触发模型，给出可以实时嵌入到搜索排名中的答案。然就可以轻松更新搜索索引以纳入人工智能增强功能。由于内置了搜索功能，因此整个流程可以在个数据平台中完成-当您的数据通过结果进行扩充时，搜索索引将同步进行匹配。带来了下代搜索功能。通过使用为每个产品创建向量嵌入，然打开向量索引，零售可以为其客户提供语义搜索。人工智能将计算向量空间中品之间的复杂相似性，并为客户提供组符合其真实需求的独特结果。图：增强型搜索引擎的架构，解释了用于数据清理和准备、产品评分、动态定价和矢量搜索的不同组件和笔记本以及工作流程图：矢量搜索解决方案的架构，展示了数据如何流经和的不同集成组件需求预测和预测分析零售要么使用传统的机器学习模型开发本土的需求预测应用程序，要么购买专门的产品，旨在提供跨细分市场的洞察，以进行需求预测和预报。