Home Případová studie Inteligentní vyhledávání pro e-shop s nářadím

Inteligentní vyhledávání pro e-shop s nářadím

Náš klient provozuje slovenský e-shop, který svým zákazníkům nabízí vše od kladiv a vrtaček po ochranné pomůcky a kompletní vybavení dílen. Katalog postupně narostl na více než 30 000 produktů napříč stovkami kategorií — a právě s tímto růstem se začaly projevovat limity původního vyhledávání.

Zákazníci, kteří přesně věděli, co chtějí, paradoxně nebyli schopni daný produkt najít. Stačil drobný překlep, netradiční formulace dotazu nebo hledání podle parametrů — a výsledkem byla prázdná stránka, frustrovaný zákazník a ztracená objednávka. Rostoucí podíl mobilních uživatelů situaci ještě komplikoval — psát složité názvy nářadí na malé klávesnici telefonu nikdo nechtěl.

Majitel e-shopu si uvědomil, že vyhledávání není jen „funkce navíc“, ale klíčový prvek celého nákupního procesu. Obrátil se na nás s jasným zadáním: chci, aby zákazník vždy našel to, co hledá — bez ohledu na to, jak svůj dotaz formuluje.

Barbora Ondroušková

Obchodní ředitelka

Představení problému:

Původní vyhledávání e-shopu fungovalo na principu prosté shody klíčových slov. Tento přístup trpěl několika zásadními nedostatky:

Nízká relevance výsledků. Zákazník, který zadal „kladivo zámečnické 500g“, obdržel buď stovky nesouvisejících položek, nebo naopak žádné výsledky. Systém neuměl rozlišit hlavní předmět hledání od upřesňujících parametrů.

Nulová tolerance překlepů. Stačila jediná chyba v dotazu — „kaldivo“ místo „kladivo“ — a výsledkem byla prázdná stránka. Každý takový moment znamenal reálnou ztrátu konverze.

Absence porozumění kontextu. Vyhledávání nerozumělo, že zákazník hledá konkrétní typ produktu s konkrétními parametry. Hledání „ochranné brýle do dílny“ nevedlo k žádným výsledkům, přestože e-shop desítky takových brýlí nabízel — jen pod jinými názvy.

Chybějící hlasové ovládání. Rostoucí segment mobilních uživatelů neměl možnost pohodlného hlasového vyhledávání, což zvyšovalo bariéru nákupu na mobilních zařízeních.

Dopad na byznys byl přímočarý: nízká kvalita vyhledávání vedla ke snížené konverzi, vyšší míře opuštění e-shopu a zbytečné zátěži zákaznické podpory dotazy typu „nemůžu najít produkt XY“.

Naše řešení:

Vyvinuli jsme inteligentní vyhledávací systém nové generace, nasazený jako samostatná mikroslužba s minimálními nároky na integraci do stávající infrastruktury e-shopu.

Hybridní vyhledávání (BM25 + vektorová podobnost)

Jádrem řešení je kombinace dvou komplementárních přístupů propojených algoritmem Reciprocal Rank Fusion (RRF). Klasické fulltextové vyhledávání (BM25) zajišťuje přesnost u konkrétních dotazů — kódů produktů, značek, přesných názvů. Vektorové sémantické vyhledávání pomocí AI embeddingů (OpenAI text-embedding-3-small, 1536 dimenzí) rozumí významu dotazu a nachází relevantní produkty i tehdy, když zákazník svou potřebu popíše vlastními slovy.

Dvou-fázové vyhledávání podle předmětu (Subject Search)

Unikátní přístup napodobující lidské uvažování. V první fázi systém z dotazu extrahuje hlavní předmět — z „kladivo zámečnické 500g“ identifikuje „kladivo“. V druhé fázi výsledky přeřadí podle shody s modifikátory („zámečnické“, „500g“). Zákazník tak vždy dostane produkty správné kategorie, seřazené podle relevance k jeho konkrétním požadavkům.

Inteligentní zpracování dotazu

Každý dotaz prochází komplexním pipeline: normalizace (odstranění diakritiky, sjednocení formátu), extrakce atributů přímo z dotazu (hmotnost, délka, průměr), expanze synonym („šroubovák“ → „šroubovatko“, „šroubovačka“), klasifikace typu dotazu a tolerance překlepů pomocí trigramové podobnosti a Levenshteinovy vzdálenosti.

Hlasové vyhledávání

Plně integrované hlasové vyhledávání funguje přímo v prohlížeči bez nutnosti instalace. Přepis řeči zajišťuje ElevenLabs Scribe v1 s podporou slovenštiny a češtiny. Systém automaticky normalizuje přepis — převede „pět set“ na „500″ a opraví případné nepřesnosti.

AI obohacení produktových dat

Pomocí LLM (GPT-4o-mini) automaticky extrahujeme strukturované atributy z nestrukturovaných popisů produktů — fyzické parametry, elektrické parametry, kategorizaci. Tato data zlepšují přesnost filtrování a otevírají cestu k pokročilým funkcím jako srovnání produktů či personalizovaná doporučení.

Technologický stack

Řešení běží na Pythonu 3.11+ s FastAPI (plně asynchronní), PostgreSQL 17 s rozšířením pgvector pro vektorovou podobnost, Redis 8 pro víceúrovňový caching a LiteLLM Proxy jako centralizovaný gateway pro všechny AI služby. Kvalitu kódu zajišťuje automatizovaný CI/CD pipeline zahrnující pytest, mypy, bandit, black a ruff.

Výsledek:

Změna je vidět na první pohled — a ještě víc ji pocítí zákazníci e-shopu.

Člověk, který dříve frustrovaně opouštěl e-shop po třetím neúspěšném pokusu o vyhledání, teď najde přesně to, co potřebuje — na první pokus. Nezáleží na tom, jestli napíše „ochranné brýle do dílny“ nebo „brylo ochranne“ — systém rozumí a pomůže. Řemeslník na stavbě může jednoduše říct do telefonu, co potřebuje, místo aby se trápil s klávesnicí zašpiněnou od malty.

Pro majitele e-shopu to znamená méně ztracených objednávek, méně dotazů na zákaznickou podporu a konkurenční výhodu v podobě vyhledávání na úrovni velkých e-commerce platforem. Ale hlavně — klid v duši, že jeho 30 000 produktů konečně skutečně slouží zákazníkům, protože jsou reálně nalezitelné.

Architektura je navíc připravená růst spolu s e-shopem. Ať už přibydou další tisíce produktů, nové jazyky nebo nové AI modely — systém je na to nachystaný.

E-shop tak proměnil své vyhledávání z nejslabšího článku zákaznické zkušenosti v jednu z největších předností.