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大規模電子商務：AI 如何在數百萬個SKU中實現一致的產品屬性
擴展電子商務平台規模需要解決已知問題，如分散式搜尋、即時庫存管理和推薦引擎。然而，在表面之下潛藏著一個頑固且常被低估的問題，幾乎困擾每個線上商家：屬性值的管理與正規化。儘管這個挑戰乍看之下似乎微不足道，但在應用於數百萬商品時，卻會暴露出重大複雜性。
產品數據品質中的隱藏問題
產品屬性是產品發現的基礎。它們控制篩選功能、比較功能、搜尋相關性和個人化推薦。然而，在實際目錄中，屬性值很少以最佳形式呈現：存在不一致、重複、格式錯誤或語義模糊的情況。
讓我們看一些具體範例：
在尺寸方面，值可能混亂地出現：‘XL’、‘Small’、‘12cm’、‘Large’、‘M’、‘S’。顏色也同樣混亂：‘RAL 3020’、‘Crimson’、‘Red’、‘Dark Red’。單獨來看，這些偏差似乎無害，但若在超過300萬個SKU中，且每個SKU都包含數十個屬性，問題就變得結構性地嚴重。
其後果立即可感：篩選器運作不穩定、搜尋引擎精確度下降、手動清理耗費巨大資源，產品發現變得較慢且令人沮喪。
架構性方法：具有嚴格控制的混合AI
解決方案不是引入一個不透明的黑箱式AI，因為這類系統難以追蹤、除錯繁瑣且易於錯誤擴散。相反，設計了一個混合流程，該流程：
最終形成一個混合架構，將大型語言模型的情境推理與確定性規則和商家控制器結合起來。這是有導引的AI，而非無控制的AI。
為何離線處理是正確選擇
所有屬性正規化都不是即時完成，而是在異步背景作業中進行。這不是妥協，而是經過深思熟慮的架構決策，具有顯著優勢：
批次處理的優點：
相較之下，即時處理會導致不可預測的延遲、脆弱的依賴、昂貴的計算成本和操作不穩定。在大規模環境中，將用戶系統與資料管道隔離是關鍵。
資料持久化作為穩定性保障
架構中的一個關鍵點是深思熟慮的資料持久化。所有正規化結果都直接存入集中式的Product MongoDB。這個持久化策略具有多重功能：
MongoDB成為排序屬性值、細化屬性名稱、分類專用排序標籤和產品相關的sortOrder欄位的中心存儲。這種持久化策略確保整個生態系統中的一致性與穩定性。
技術處理流程
在AI應用之前，進行嚴格的預處理以降低雜訊：
這個看似簡單的步驟大幅提升LLM的準確性。垃圾輸入，垃圾輸出——在這個數據量下，即使微小的錯誤也可能演變成更大問題。
接著，LLM服務會接收經過清理並帶有上下文的輸入：
模型根據這些資訊識別：
模型會返回：排序後的值、細化的屬性名稱和一個(確定性與語境性)的分類。
確定性備援以提升效率
並非所有屬性都需要AI推理。數值範圍、單位值和簡單集合可由以下方式處理：
流程會自動識別這些情況，並採用確定性邏輯——高效利用資源，避免不必要的LLM調用。
人工控制：標記系統
商家需要對關鍵屬性進行干預，因此每個分類都可以標記為：
這個雙重標記系統建立信任：人類保持最終控制權，AI則負責大量工作。
搜尋整合作為驗證點
正規化後，排序值會傳入專用搜尋系統：
確保：
搜尋整合是屬性一致性最直觀且關鍵的展現點。
系統架構總覽
整個系統流程如下：
這個持久化策略確保每個屬性值——無論由AI排序或人工定義——都能在搜尋、商品展示與客戶互動中反映。
實務轉換成果
流程將混亂的原始值轉換為一致的輸出：
這些範例展現了如何將語境化AI思考與確定性規則結合，形成合乎邏輯且易於理解的流程。
成果與商業影響
這個方案帶來了顯著成果：
這不僅是技術上的勝利，更是商業上的成功。
核心學習點
總結
屬性值正規化乍聽簡單，但在數百萬商品規模下，卻是個真正的挑戰。結合LLM智慧、確定性規則、資料持久化與商家控制，將一個複雜且隱藏的問題轉化為一個可擴展、可維護的系統。
最大成就往往來自於解決那些被低估的問題——那些容易被忽視、卻在每個商品頁面上都會出現的問題。屬性一致性正是這樣一個問題。