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从混乱到清晰：人工智能如何改变电子商务目录
在电子商务领域，技术人员常常讨论庞大的基础设施问题：搜索架构、实时库存管理、个性化推荐系统。然而，在表面之下隐藏着一个更具隐患的问题，几乎困扰每个在线商家：产品属性的标准化。一个杂乱无章的产品目录，尺寸、颜色、材质或技术规格值不一致，破坏了后续的一切——过滤器变得不可靠，搜索引擎的准确性下降，手动数据清洗消耗大量资源。
作为Zoro的全栈工程师，我每天都在应对这个问题：如何在超过300万SKU中整理出秩序，每个SKU都拥有数十个属性？答案并不在黑箱AI中，而在于一个智能混合系统，将LLM的思维能力与明确的业务规则和人工控制机制结合起来。
大规模问题
表面上看，属性不一致似乎无关紧要。以尺寸为例：“XL”、“Small”、“12cm”、“Large”、“M”、“S”——都意味着相同，但没有标准化。颜色也是类似：”RAL 3020“、”Crimson“、”Red“、”Dark Red“——部分是颜色标准(RAL 3020是一种规范的红色)，部分是虚构的名称。
将这种混乱扩展到数百万产品，影响变得十分显著：
战略方法：规则驱动的混合AI
我的目标不是开发一个神秘的黑魔法AI系统，而是要建立一个：
最终设计出一条结合LLM智能、明确规则和业务控制的管道。AI有“护栏”，而非无边界的黑箱。
为什么采用离线处理而非实时？
最初的架构决策至关重要：所有属性处理都在异步后台任务中进行，而非实时。这看似妥协，但实际上是战略性选择，带来巨大优势：
实时管道可能导致：
离线任务则提供：
将客户系统与数据处理分离，是应对海量数据的关键。
处理流程
整个流程分为多个阶段：
阶段1：数据清洗
在引入AI之前，先经过预处理：
这个看似简单的步骤极大提升了LLM的准确性。原则是：垃圾输入，垃圾输出。在这个规模下，微小的错误也会引发巨大问题。
阶段2：带上下文的AI推理
LLM不只是按字母排序，而是理解值的含义。服务端提供：
借助这些上下文，模型能理解：
模型返回：
阶段3：确定性回退
不是所有属性都需要AI。有些属性用明确逻辑处理更好：
管道自动识别这些，并应用确定性逻辑。节省成本，确保一致性。
阶段4：商家控制
关键属性需要人工审核。每个类别可以标记：
这个双重系统赋予人工最终控制权。若模型出错，商家可以覆盖——无需中断流程。
存储与后续系统
所有结果直接存入MongoDB，作为唯一“真相源”：
之后，数据流向两个系统：
过滤器现在按逻辑顺序出现。产品页面显示连贯的规格。搜索引擎排名更精准。客户在类别中导航时更顺畅。
具体成果
管道将混乱的原始数据转化为干净、可用的输出：
在超过300万SKU中，这一转变保持了一致性。
影响
成果远超技术层面：
不仅是技术胜利，更是商业胜利。
关键经验
结论
将属性值标准化听起来很简单——直到你需要为数百万产品实时完成。通过结合LLM智能、明确规则和人工控制，我将一个隐藏的、顽固的问题转变为可扩展的系统。
这提醒我们：在电商中取得巨大成功的技术，不一定是炫酷的创新，而是解决那些乏味但关键的问题——每个产品页面都离不开的那些。