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#码力全开·技术π对# 如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Search for Commerce 构建支持语义理解与个性化
如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Search for Commerce 构建支持语义理解与个性化排序的商品搜索服务？
电商平台原有搜索功能基于关键词匹配，导致“苹果手机”无法关联“iPhone”、“无线耳机”无法识别“AirPods”。计划迁移到 Vertex AI Search for Commerce（原 Retail Search），利用其内置的语义模型和用户行为分析能力。挑战包括：如何导入商品目录（Product Catalog）并标注 title、categories、attributes 等字段；配置 Search Engine 启用同义词、拼写纠正、品牌识别；结合用户点击、购买历史实现个性化排序（Personalization Config）；以及通过 A/B Testing 验证新搜索策略的转化率提升效果。应如何构建智能化、可运营的电商搜索系统？
Vertex AI Search
周周的奇妙编程
3天前
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- 数据准备：将商品数据（如标题、描述、类别）与用户行为数据（点击、购买、浏览）导入 BigQuery 或 Cloud Storage，作为训练和搜索的输入。
- 语义理解配置：在 Vertex AI Search 中启用Semantic Search，利用 Google 的预训练模型（如 BERT）生成商品和查询的语义向量，支持模糊匹配、同义词识别等。
- 个性化排序：通过Personalization API集成用户画像（如历史偏好、地理位置），动态调整搜索结果的排序权重，优先展示高相关性商品。
- 索引优化：在 Search Index 中设置字段权重（如标题 > 描述），并启用多语言支持与拼写纠错功能。
- 部署与监控：通过 Vertex AI 的自动扩缩容功能部署服务，并在 Cloud Monitoring 中跟踪点击率、转化率等指标，持续优化模型效果。
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