1688AI原生应用创新探索与实践导购助手找挑一体化.pdf

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1、1688AI原生应用创新探索与实践导购助手找挑一体化1688-技术部-AI Pilot阿里巴巴高级算法专家 张进（琎捷）AI在电商场景的应用外投找挑询付履智能素材渠道投放用户运营导购搜索改写条件推荐智能主题趋势清单营销自助下单数字人直播营销托管超链商品询盘商家助手客服托管知识检索采购建议商家工具智能发品商品讲解品类规划经营助手系统同步销售后台智能外呼销售助手流量托管需求图谱供给图谱用户画像需求矩阵商家商品*供应链服务AI 智能决策匹配找需求理解挑选需求理解之痛 需求难以理解为了避开技术短板，产品被迫把用户操作拆成多级筛选，造成人配合机器而非机器理解人难找-技术水位决定了体验上限传统检索依赖倒排

2、索引+规则召回，无法处理自然语言、上下文与隐式需求难挑 找挑链路割裂先靠关键词定位，再依次点过滤器、比价、看评价，来回跳转AI能否更智能的理解用户服务用户中心化电商能否找挑一体服务用户AI原生应用的机会 为什么今天逛电商依然效率低-不好找挑用户：我想要被理解，而不是被搜索框考验以买家为中心重新定义找挑传统范式AI时代范式 关键词检索 多轮对话逐步澄清需求 or 意图扩展理解 规则推荐+协同过滤 个性化LLM 推荐实时理解偏好、意图迁移 树状类目筛选 自然语言，视觉描述一步到位 用户需阅读大量详情页 摘要+解释+对比表自动生成 静态页面 可交互组件：实时改条件/追问背后理由从被动筛选，到主动理解

3、与协同 核心价值更自然的交互体验：像人一样对话、理解、反馈更精准的匹配过程：动态捕捉为什么而不是仅仅是什么 场景举例：我喜欢这个风格，但想要颜色亮一些。有类似款式但价格低一点的吗？帮我挑一个给我女儿过生日的礼物，我女儿三岁了帮我挑一个适合肥胖人穿的T恤对大多数用户而言，找和挑是一个连续的思维动作。用户不区分这两个行为的底层差异，他们只关心我找到了我要的东西并选定它换句话说，找即是挑，挑也是找，两者在用户心智模型中是等同的。用户视角：找=挑技术视角：找 挑在技术实现中，找通常对应搜索，检索等算法技术。而挑往往在搜索结果上的过滤和排序动作，这意味着：尽管用户看似在进行一个简单的动作，系统背后却需要

4、协调两个技术栈的协作。如何用 AI 在产品层统一找与挑的行为体验？以买家为中心重新定义找挑ReACT模式下的找挑优化优质Query时尚休闲连衣裙雪纺碎花连衣裙波点连衣裙用户需求描述帮我找一些适合周末参加聚会穿的连衣裙，价格不要太贵，我预算大概200以下哈 需求分析 采买商品Query.商品搜索召回搜索参数搜索工具调用结果-候选商品-#1 护腰坐垫靠垫座椅宿舍一体式靠背工位久坐神器#2 四季汽车坐椅腰靠 按摩木珠透气网眼冰丝靠垫 COT优化改写Query prompt召回充分？少召Query零召Query扩充上下文搜索工具调用流反馈优化流总控最终搜索结果YNSmart Shopping 效果展示

5、当时的能力与问题GPT-4 能力满足自主规划需求，但调用成本高演示即花费约10元搜索引擎能力成为整体方案的上限，数据碎片化影响整合效果当前方案效果未达预期，智能生成效率受限，预判 AI 成本未来将逐步下降朝着未来，找挑一体的方案去走，但是当下必须跑起来AI导购助手智能体框架 1688 AI 导购助手 Agent 商品卖点 商品对比 用户评价分析 商品信息咨询 AI穿搭推荐 AI商品搜寻 AI源头工厂查找分析 AI同款分析 采购趋势热点 价格走势 电商百科 AI种草推荐理解意图&把控过程 理解用户意图 分析动线足迹 拆解导购任务 状态控制流程1688平台的大量服务 商品搜索 图搜 比价雷达 平台

6、商品价格走势 物流服务状态场景状态&用户深画 用户会话过程追踪 场景任务完成情况 AI买家理解以工作流编排为主，用户意图理解+多agent协同完成AI导购的助手的方案AI应用的第一步，油改电模式下的兼容AI导购助手整个请求过程整体算法框架AI智能找挑辅助穿搭建议+商品推荐商品对比指代式追问AI智能找挑辅助AI+挑品决策：卖点+用户评价+价格走势AI导购助手落地带来的一些问题无法很好的理解用户商品等信息不足以支撑复杂需求检索引擎还不够智能大模型向量匹配混合检索匹配语义级别的匹配商品图片信息商品详情信息商品标题信息商品工厂信息商品多模态懂你所需除了商品和基础