Mecanismo inteligente de pesquisa de produtos para comércio eletrônico

Este cenário de exemplo mostra como usar um serviço de pesquisa dedicado pode aumentar drasticamente a relevância dos resultados da pesquisa para seus clientes de comércio eletrônico.

Arquitetura

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Fluxo de trabalho

Esse cenário abrange uma solução de comércio eletrônico em que os clientes podem pesquisar por meio de um catálogo de produtos.

1. Os clientes vão para o aplicativo Web de comércio eletrônico de qualquer dispositivo.
2. O catálogo de produtos é mantido em uma banco de dados SQL do Azure para processamento transacional.
3. O Azure AI Search usa um indexador de pesquisa para manter seu índice de pesquisa atualizado automaticamente por meio do controle de alterações integrado.
4. As consultas de pesquisa do cliente são descarregadas para o serviço de Pesquisa de IA , que processa a consulta e retorna os resultados mais relevantes.
5. Como alternativa a uma experiência de pesquisa baseada na Web, os clientes também podem usar um bot de conversa nas mídias sociais ou diretamente de assistentes digitais para pesquisar produtos e refinar incrementalmente suas consultas e resultados de pesquisa.
6. Opcionalmente, os clientes podem usar o recurso de conjunto de habilidades para aplicar inteligência artificial para processamento ainda mais inteligente.

Componentes

• Serviço de Aplicativo do Azure – Aplicativos Web hospeda aplicativos Web permitindo dimensionamento automático e alta disponibilidade sem precisar gerenciar a infraestrutura.
• banco de dados SQL do Azure é um serviço gerenciado por banco de dados relacional de uso geral no Microsoft Azure que dá suporte a estruturas como dados relacionais, JSON, espacial e XML.
• de Pesquisa de IA é uma solução de nuvem que fornece uma experiência de pesquisa avançada sobre conteúdo privado e heterogêneo em aplicativos web, móveis e empresariais.
• o Serviço de Bot de IA do Azure fornece ferramentas para criar, testar, implantar e gerenciar bots inteligentes.
• serviços de IA do Azure permite que você use algoritmos inteligentes para ver, ouvir, falar, entender e interpretar as necessidades do usuário por meio de métodos naturais de comunicação.

Alternativas

• Você pode usar recursos de pesquisa no banco de dados, por exemplo, por meio da pesquisa de texto completo do SQL Server, mas o repositório transacional também processa consultas (aumentando a necessidade de poder de processamento) e os recursos de pesquisa dentro do banco de dados são mais limitados.
• Você pode hospedar o de software livre do Apache Lucene (no qual o AI Search foi criado) em Máquinas Virtuais do Azure, mas, em seguida, você está de volta ao gerenciamento de iaaS (infraestrutura como serviço) e não se beneficia dos muitos recursos que a Pesquisa de IA fornece sobre o Lucene.
• Você também pode considerar a implantação elasticsearch do Azure Marketplace, que é um produto de pesquisa alternativo e capaz de ser pesquisado por um fornecedor de terceiros, mas também neste caso você está executando uma carga de trabalho iaaS.

Outras opções para a camada de dados incluem:

• do Azure Cosmos DB – banco de dados multimodelo distribuído globalmente da Microsoft. O Azure Cosmos DB fornece uma plataforma para executar outros modelos de dados, como MongoDB, Cassandra, dados do Graph ou armazenamento de tabelas simples. O AI Search também dá suporte à indexação dos dados diretamente do Azure Cosmos DB.

Detalhes do cenário

A pesquisa é o principal mecanismo por meio do qual os clientes encontram e, por fim, compram produtos, tornando essencial que os resultados da pesquisa sejam relevantes para a intenção da consulta de pesquisa e que a experiência de pesquisa de ponta a ponta corresponda à dos gigantes de pesquisa fornecendo resultados quase instantâneos, análise linguística, correspondência de localização geográfica, filtragem, faceta, preenchimento automático e realce de cliques.

Imagine um aplicativo Web de comércio eletrônico típico com dados de produto armazenados em um banco de dados relacional, como SQL Server ou Banco de Dados SQL. As consultas de pesquisa geralmente são tratadas dentro do banco de dados usando consultas LIKE ou recursos de pesquisa de texto completo. Usando pesquisa de IA, você libera seu banco de dados operacional do processamento de consulta e pode facilmente começar a aproveitar esses recursos difíceis de implementar que fornecem aos seus clientes a melhor experiência de pesquisa possível. Além disso, como a Pesquisa de IA é um componente paaS (plataforma como serviço), você não precisa se preocupar em gerenciar a infraestrutura ou se tornar um especialista em pesquisa.

Possíveis casos de uso

Essa solução é otimizada para o setor de varejo.

Outros casos de uso relevantes incluem:

• Localizando listagens de imóveis ou lojas próximas à localização física do usuário (para as instalações e o setor imobiliário).
• Pesquisando artigos em um site de notícias ou procurando resultados esportivos, com maior preferência por mais informações de recentes (para os setores de esportes, mídia e entretenimento).
• Pesquisando por grandes repositórios organizações de centradas em documentos, como formuladores de políticas e notários.

Por fim, qualquer aplicativo que tenha alguma forma de funcionalidade de pesquisa pode se beneficiar de um serviço de pesquisa dedicado.

Considerações

Essas considerações implementam os pilares do Azure Well-Architected Framework, que é um conjunto de princípios orientadores que podem ser usados para melhorar a qualidade de uma carga de trabalho. Para obter mais informações, consulte Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Escalabilidade

O tipo de preço do serviço de Pesquisa de IA é usado principalmente para planejamento de capacidade porque define o armazenamento máximo obtido e quantas partições e réplicas você pode provisionar. partições permitem indexar mais documentos e obter maiores taxas de transferência de gravação, enquanto réplicas fornecer mais consultas por segundo (QPS) e alta disponibilidade.

Você pode alterar dinamicamente o número de partições e réplicas, mas não é possível alterar o tipo de preço. Portanto, você deve considerar cuidadosamente a camada certa para sua carga de trabalho de destino. Se você precisar alterar a camada de qualquer maneira, precisará provisionar um novo serviço lado a lado e recarregar seus índices lá, momento em que poderá apontar seus aplicativos para o novo serviço.

Disponibilidade

A Pesquisa de IA fornece um SLA (contrato de nível de serviço)% 99,9 para lê (ou seja, consultando) se você tiver pelo menos duas réplicas e para atualizações (ou seja, atualizando os índices de pesquisa) se você tiver pelo menos três réplicas. Portanto, você deve provisionar pelo menos duas réplicas se quiser que seus clientes possam pesquisa de forma confiável e três se as alterações reais no índice também devem ser consideradas operações de alta disponibilidade.

Se houver a necessidade de fazer alterações significativas no índice sem tempo de inatividade (por exemplo, alterando tipos de dados, excluindo ou renomeando campos), o índice precisará ser recriado. Semelhante à alteração da camada de serviço, isso significa criar um novo índice, repovoá-lo com os dados e atualizar seus aplicativos para apontar para o novo índice.

Segurança

A Pesquisa de IA está em conformidade com muitos padrões de segurança e privacidade de dados , para que você possa usá-lo na maioria dos setores.

Para proteger o acesso ao serviço, você pode usar rbac (controle de acesso baseado em função) do Azure ou conectar-se com chaves de API.

Recomendamos que você use o RBAC do Azure porque ele usa funções do Azure, que se integram à ID do Microsoft Entra. Ao usar funções do Azure, você também pode usar métodos de autenticação sem senha, como identidades gerenciadas para recursos do Azure.

As chaves de API incluem de chaves de administrador, que fornecem acesso total a todas as operações de conteúdo e chaves de consulta, que fornecem acesso somente leitura à coleção de documentos de um índice de pesquisa. Você deve configurar aplicativos que não precisam atualizar o índice para usar uma chave de consulta e não uma chave de administrador, especialmente se um dispositivo de usuário final, como um script em execução em um navegador da Web, executar a pesquisa.

Você também pode proteger o acesso ao serviço de Pesquisa de IA no nível da rede expondo-o por meio de um ponto de extremidade privado.

Relevância da pesquisa

O êxito do aplicativo de comércio eletrônico depende, em grande parte, da relevância dos resultados da pesquisa para seus clientes. Ajustar cuidadosamente seu serviço de pesquisa para fornecer resultados ideais com base na pesquisa do usuário ou depender de análise de tráfego de pesquisa para entender os padrões de pesquisa do cliente permite que você tome decisões com base nos dados.

As maneiras típicas de ajustar seu serviço de pesquisa incluem:

• O uso perfis de pontuação para influenciar a relevância dos resultados da pesquisa, por exemplo, com base em qual campo correspondeu à consulta, quão recentes são os dados e a distância geográfica para o usuário.
• Usar analisadores de linguagem fornecidos pela Microsoft que usam uma pilha avançada de processamento de linguagem natural para interpretar melhor as consultas.
• Usar analisadores personalizados para garantir que seus produtos sejam encontrados corretamente, especialmente se você quiser pesquisar informações não baseadas em idioma, como a marca e o modelo de um produto.

Otimização de custo

A otimização de custos é sobre a busca de maneiras de reduzir despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, consulte Visão geral do pilar de otimização de custos.

Para explorar o custo de execução desse cenário, todos os serviços mencionados anteriormente são pré-configurados na calculadora de custos. Para ver como os preços seriam alterados para seu caso de uso específico, altere as variáveis apropriadas para corresponder ao uso esperado.

Considere esses perfis de custo de exemplo com base na quantidade de tráfego que você espera lidar:

• Small: esse perfil usa um único aplicativo Web Standard S1 para hospedar o site, a camada gratuita do Serviço de Bot de IA do Azure, um único serviço de pesquisa de Basic e um banco de dados SQL Standard S2.
• Médio: esse perfil aumenta o aplicativo Web para duas instâncias da camada Standard S3, atualiza o serviço de pesquisa para uma camada de Standard S1 e usa um banco de dados SQL Standard S6.
• Grande: esse perfil usa quatro instâncias de um aplicativo Web Premium P2V2, atualiza o Serviço de Bot de IA do Azure para a camada de Standard S1 (com 1.000.000 mensagens em canais Premium) e usa duas unidades do serviço de pesquisa Standard S3 e um banco de dados SQL Premium P6.

Implantar esse cenário

Para implantar uma versão desse cenário, você pode seguir este tutorial passo a passo que fornece um aplicativo de exemplo do .NET que executa um site de pesquisa de trabalho. Ele demonstra a maioria dos recursos de Pesquisa de IA discutidos até agora.

Contribuintes

Este artigo é mantido pela Microsoft. Foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

Autor principal:

• Jelle Druyts | Engenheiro de cliente principal

Para ver perfis não públicos do LinkedIn, entre no LinkedIn.

Próximas etapas

Para saber mais sobre a Pesquisa de IA, visite o centro de documentação do ou confira os exemplos de .

Para saber mais sobre outros componentes do Azure, confira estes recursos:

• O que é o Banco de Dados SQL do Azure?
• Visão geral do Serviço de Aplicativo
• documentação do Serviço de Bot de IA do Azure
• O que são os serviços de IA do Azure?

Recursos relacionados

• criar um sistema de recomendação baseado em conteúdo