服务说明
Wavect 改进电商产品中的商品检索、排序和推荐，并以明确的相关性标准及业务约束评估效果。
适合的情况
- 商品多但搜索结果难以使用
- 推荐逻辑需要可解释的评估与控制
其他需求
- 主要需求是查询内部文档的知识助手
先区分商品信息问题和排序问题
找不到商品可能是同义词、拼写、类目或检索策略的问题，也可能是尺寸、材质和库存数据不可靠。我们选取真实的失败查询，查看系统究竟在哪一步丢失了顾客意图，再确定需要修改索引、排序还是数据。
当根因是目录字段混乱或变体关系错误时，产品信息管理应先承担治理工作。更复杂的模型不能稳定弥补缺失的商品事实。
用代表性查询比较不同检索方式
评估集同时覆盖热门查询、长尾需求、属性组合和没有合适结果的情况。我们比较现有搜索、关键词搜索、语义搜索或混合方案，让业务人员依据事先定义的标准判断结果，而不是只挑几个令人印象深刻的演示。
可售地区、库存、尺寸和权限等硬性条件需要独立验证。上线方案还应规定响应时间预算、索引更新周期、搜索不可用时的行为，以及人工调整排序的权限。
先确定推荐要帮助顾客完成什么
相似款、替代品、搭配购买和再次购买对应不同的目标。我们明确候选商品、排除规则与排序依据，并为新顾客、新商品和历史数据不足的场景设计默认策略。
如果简单规则已经能满足需求，就没有必要直接训练模型。需要使用浏览或购买行为时，应先确认数据使用依据、同意机制和保留范围；不能把可收集的数据一律视为可用数据。
搜索“防水鞋”时，合适的尺码也必须有货
这是一个用于检验方案的示例，而非已完成项目的效果承诺：顾客搜索防水鞋并选择尺码。结果可以理解近义表达，但不能推荐该尺码已售罄的款式，也不能因为文案相似就忽略防水属性。
验收同时检查相关商品的排序、过滤的正确性、索引变更后的更新时间和响应延迟。没有可靠匹配时，页面应说明限制或提供可理解的替代选择。
把相关性改进与经营结果分别观察
上线可以按流量或商品范围逐步开放，并保留旧排序的回退路径。产品分析帮助观察搜索后的操作、无结果率和购买路径，但不能把一次波动直接归因于算法。
点击率之外还应查看退货、重复搜索、客服求助或不合适商品被曝光的情况。实验窗口、季节性和商品供应变化都要纳入解释，避免为一个局部指标损害整体体验。
留下可重跑的评估方法
我们交付约定范围内的查询基准、索引结构、排序或推荐实现、更新流程和运行指引，并明确谁可以修改商品提升规则、禁推清单与评估样本。
该服务以商品发现为核心。如果主要交互是自然语言对话和跨步骤服务，可另行界定AI 聊天机器人开发；对话界面并不代替本页对商品相关性与目录约束的工作。