電子商務

The Challenge

電子商務企業的營運規模意味著即使在產品發現、描述品質或客戶理解方面的微小改進也能直接轉化為營收。AI 可以驅動更好的搜尋、個人化推薦、自動化產品描述和對話式購物助手——但通用模型對您的特定目錄、分類法或客戶群一無所知。它們產出的通用產品描述聽起來像每個其他零售商，誤解小眾產品查詢，並且無法捕捉使您的商店與眾不同的品牌聲音。

成本是另一個關鍵因素。在電子商務規模下——數百萬個產品頁面、每分鐘數千個客戶查詢，以及每次頁面載入時的即時推薦請求——第三方 API 供應商的按 token 定價變得令人望而卻步。一家為 500,000 個 SKU 生成 AI 產品描述或為數百萬訪客提供對話式購物助手的大型目錄零售商面臨的 API 帳單遠超 AI 創造的價值。只有當推論成本可預測且與按請求定價脫鉤時，經濟模式才行得通。

The Solution

Ertas 讓電子商務團隊建構深入理解其產品領域且無需按 token 成本即可大規模運行的 AI 模型。使用 Ertas Studio，採購和資料科學團隊可以在其產品目錄、客戶評論語料庫、搜尋查詢日誌和品牌風格指南上微調基礎模型。產出的模型能生成符合您品牌聲音的產品描述，以目錄特定脈絡解讀模糊的客戶查詢，並驅動反映您實際庫存和客戶群的推薦邏輯。

透過 Ertas Cloud 部署提供固定基礎設施成本的專用推論端點——無論使用量多少都沒有按 token 收費。模型可以在您自己的伺服器或 Ertas 託管基礎設施上運行，水平擴展可處理購物旺季的流量高峰。Ertas Hub 使您的團隊能夠跨部門進行版本控制和分享模型適配器——一個用於產品描述，另一個用於搜尋查詢理解，第三個用於客戶服務——建立一個隨著每次微調週期而改進的可重用 AI 資產庫。

Key Features

Example Workflow

一家擁有 80,000 個 SKU 的直接面向消費者的時尚零售商希望自動化產品描述生成並改善站內搜尋相關性。採購團隊匯出完整的產品目錄——屬性、現有描述、客戶評論和搜尋查詢日誌——作為 JSONL 資料集並上傳至 Ertas Vault。在 Ertas Studio 中，團隊從 Hub 選擇 Mistral-7B 基礎模型並執行兩個微調工作：一個 LoRA 適配器用於從原始屬性生成品牌聲音的產品描述，另一個用於將自然語言搜尋查詢對應到產品類別。兩個適配器都作為啟用自動擴展的私有 Cloud 端點部署。描述模型在一個晚上的批次工作中為 20,000 個新季節性產品生成文案，產出的描述匹配品牌的休閒奢華語調而無需任何手動編輯。搜尋模型驅動網站的查詢理解層，正確地將「透氣夏季辦公褲」等查詢解讀為「輕量長褲」類別的匹配。總推論成本固定在基礎設施層級，按其查詢量計算，每月為零售商節省約 $15,000 的按 token API 定價費用。