大家好,今天给大家分享一个AI在跨境电商领域的实战应用案例。相信做跨境电商的朋友都深有体会,商品上架是一个非常耗时耗力的过程,特别是对于SKU动辄上万的卖家来说,每天都要花大量时间在手工分类和录入上。而现在,我们可以利用AI技术,轻松实现商品的自动分类和批量上架,效率提升10倍以上!

背景

最近一个做海外电商的朋友联系到我,希望用AI来帮他们解决商品上架的问题。他们每天需要上架成千上万的新品,之前主要是人工匹配商品分类,然后再用RPA工具在电商平台上录入。其中人工分类这一步最为耗时,也最容易出错。比如

• 商品标题：圆柱电动剃须刀男士刮胡刀便携全自动水洗充电旅行装商务胡须数显（带内置电池发货）
• AI给出的最佳匹配分类：Health & Beauty > Personal Care > Shaving & Grooming > Hair Clipper & Trimmer Accessories

解决方案

我的解决方案是利用OpenAI的Embedding模型,实现商品标题的自动分类。原理很简单,就是把电商平台的标准分类目录提前存储为向量,然后将每个商品标题也转为向量,通过计算语义相似度,就能找到最匹配的商品分类。

以下是具体实现步骤:

1. 收集整理电商平台的标准分类目录,如"服饰-上衣-女士上衣-短袖"等,通常有几千条。

2. 将每个分类目录调用OpenAI的Embedding接口转为向量,存入本地的FAISS向量文件中。

1. 读取商品的中英文标题,也调用Embedding接口转为向量。

2. 计算商品向量与分类目录向量的相似度,取Top2作为推荐分类,余弦距离越小则匹配度越高。

3. 用PyInstaller打包成可执行文件,方便用户直接使用。界面可以指定输入输出文件路径,填写API Key等参数。

优化方案

实测下来,分类准确率能达到90%以上,基本可以取代人工。由于客户的商品数量巨大,为了进一步提高效率,我又增加了并行计算和容错机制:

• 将任务拆分给多个进程并发执行,最后合并结果
• 缩小批次到每10条保存一次,记录已处理商品,错误时支持断点续跑

同时为了配合客户的RPA流程,我还提供了命令行工具,可以处理单条商品数据,这样整个流程就能全部自动化了。

经过这一系列优化,原来两个人一天的工作量,现在1小时就能搞定,效率提升至少10倍!而且订单量越大,优势越明显。

写在后面

本项目只用到了Embedding模型的语义匹配能力,并没有用到ChatGPT那样的大语言模型,但针对特定场景也已经很有价值了。对于英文商品,我选择了OpenAI的text-embedding-ada-002模型,如果是中文商品,也可用m3e-large。

通过这个案例,相信大家也感受到了AI给跨境电商行业带来的巨大想象空间。程序员和运营人员只需要多花一点创意,用API组合就能实现各种业务需求,未来AI+RPA有望成为许多行业的标配。

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