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看不見的混亂：不一致的產品屬性如何大規模破壞電子商務
當零售商談論擴展時，他們想到的是搜尋引擎、即時庫存和結帳優化。這些是可見的問題。但在其下潛藏著更棘手的問題：屬性值，簡單來說就是不搭配。在真實的產品目錄中，這些值很少保持一致。它們的格式各異，語義多義，或只是錯誤。而當你將這些問題乘以數百萬的產品，每個產品又有數十個屬性時，小小的煩惱就會演變成系統性的災難。
問題：微不足道，卻在規模上變得狂妄
舉幾個具體例子：
這些例子單獨看起來都無害。但一旦你處理超過3百萬個SKU，每個有數十個屬性，就會出現真正的問題：
這就是幾乎每個大型電子商務目錄背後的沉默痛苦。
方法：用導引規範的AI，而非混亂的演算法
我不想要一個神祕的黑盒解決方案，能排序卻沒人懂。相反，我追求一個混合管線，它：
結果：一個聰明思考但始終透明的AI。
架構：離線作業取代即時瘋狂
所有屬性處理都在背景進行——不是即時的。這不是臨時應急方案，而是一個策略性設計決策。
即時管線聽起來誘人，但會導致：
相反，離線作業提供：
將面向客戶的系統與資料處理分離，在這個規模下至關重要。
流程：從雜亂到乾淨資料
在AI處理資料之前，一個關鍵的清理步驟：
這確保LLM使用乾淨的輸入。原則很簡單：垃圾進，垃圾出。 在這個數量級下的小錯誤，日後會演變成大問題。
LLM服務：比排序更聰明
LLM不會愚蠢地按字母排序，它會根據語境思考。
它會接收：
藉由這些上下文，模型理解：
它會回傳：
這讓系統能處理不同屬性類型，而不需為每個分類單獨編碼。
確定性備援：不是所有都需要AI
許多屬性在沒有AI的情況下效果更佳：
這些屬性提供：
管線會自動識別這些情況，並使用確定性邏輯。這樣可以保持系統高效，避免不必要的LLM調用。
人與機器：雙重控制
零售商需要對關鍵屬性保持控制。因此，每個分類可以標記為：
這個系統分工合作：AI負責大部分，人工做最後決定。也建立信任，團隊可以在必要時禁用模型。
基礎架構：簡單、集中、可擴展
所有結果都存放在MongoDB資料庫——唯一的操作存儲：
這讓變更、覆蓋值、重新處理分類、與其他系統同步都變得容易。
搜尋整合：品質展現的舞台
排序完成後，值會流入兩個搜尋資產：
確保：
在搜尋中，良好的屬性排序展現出來。
成果：從混亂到清晰
成效明顯：
核心啟示
屬性值排序看似微不足道，但在數百萬產品中卻是巨大挑戰。結合LLM智慧、明確規則與商家控制，打造出一個將看不見的混亂轉化為可擴展清晰的系統。