Le guide du directeur technique pour la recherche alimentée par l’IA de bout en bout dans l’e-commerce

La simplicité est essentielle pour les moteurs de recherche, mais parvenir à cette simplicité est complexe. Au cours des 20 dernières années, la plupart des solutions de recherche pour les sites web ont utilisé la correspondance de la requête du client avec un index de recherche. Commence alors le travail d'amélioration du moteur de recherche. Il faut ensuite améliorer le moteur de recherche car il ne comprend pas bien les intentions des utilisateurs. 

La personne qui demande « qu’est-ce que rust » cherche-t-elle une information sur la signification du mot rust en anglais, ou un langage de programmation informatique ou encore autre chose ? Pendant des années, tous ceux qui ont eu à optimiser un moteur de recherche ont utilisé des règles manuelles, des synonymes, le bourrage de mots clés (keyword stuffing) ou d’autres techniques d’intelligence artificielle de base pour « ajuster » les correspondances afin d’obtenir une meilleure compréhension. 

La création d’une solution avec IA de bout en bout était possible,
mais le déploiement de ces solutions à grande échelle était inaccessible en raison de problèmes de coûts et de performances. 

Algolia NeuralSearch change la donne, grâce à son Intelligence Artificielle native de bout en bout.