來源：NVIDIA英偉達

編者注：本文是 AI On 系列博客文章，將探討代理式 AI、聊天機器人和 copilot 的最新技術與實際應用。本系列還將重點介紹驅動先進 AI 智能體的 NVIDIA 軟硬件，它們構成了 AI 查詢引擎的基礎，使這些引擎能夠收集洞察并執行任務，從而深入改變人們的日常體驗并重塑各行各業。

線上購物為消費者提供了海量的選擇，使他們足不出戶即可完成從選購到收貨的全流程，享受極致便利。

然而，過度豐富的選擇反而可能會引發決策疲勞，消費者難以在紛繁復雜的信息洪流中選擇到所需要的商品。

通過部署 AI 智能體，零售商能夠提升客戶參與度，持續優化產品和服務，從而在快速變化的數字市場中保持競爭優勢。

每項數字交互行為都會產生新的數據，這些高價值用戶數據可賦能生成式 AI 和代理式 AI 工具，提供個性化推薦并提升在線銷售額。NVIDIA 最新的《零售與快速消費品行業 AI 現狀》報告顯示，64% 布局投資數字零售 AI 技術的企業將超個性化推薦列為優先發展方向。

1智能、無縫、個性化：客戶體驗的未來

AI 智能體通過以下維度顯著改善零售業用戶體驗：

個性化體驗：基于客戶洞察和產品信息，數字助手能夠提供公司頂尖銷售顧問、造型師或設計師的專業知識，提供定制化產品推薦，優化決策路徑，并提升轉化率和客戶滿意度。

產品信息庫：AI 智能體通過添加說明性標題、完善多維屬性描述（如產品規格、質保信息、可持續性指標、使用場景等）來豐富產品目錄。這提升了產品的可檢索性，使推薦更具個性化且信息豐富，從而增強消費者的決策信心。

全渠道支持：AI 將線上線下體驗無縫整合，促進數字和實體零售環境之間的流暢銜接。

虛擬試穿功能：客戶可以輕松地將產品實時投射至自身或家中的場景，有助于管理他們對產品的期望，有效降低退貨率。

24/7 全天候服務：AI 智能體可提供跨時區與語言的不間斷客戶支持。

2AI 智能體在零售行業的真實應用

AI 正在重新定義數字商務，賦能零售商打造更豐富、更直觀的購物體驗。從使用精準、高質量的數據優化產品目錄，到提高搜索相關性與提供個性化購物輔助，AI 智能體正在改變消費者線上發現、互動和購買商品的方式。

用于目錄商品信息增強的 AI 智能體能夠自動補充以消費者需求為核心的屬性數據。這些屬性包括尺寸、顏色、材質等基本參數，以及保修信息、兼容性等技術指標。

此外還有可持續性等場景屬性，以及例如“適合徒步”的生活方式屬性標注。AI 智能體還可以整合配送時間、退貨政策等服務屬性，提升商品的可見度與相關性，同時解決消費決策痛點，以優化購買轉化效果。

亞馬遜面臨的雙重挑戰是：確保為消費者提供完整準確的產品信息，同時減少賣家創建產品列表所需的精力和時間。為此，該公司基于 NVIDIA TensorRT-LLM 庫部署生成式 AI。允許賣家輸入產品描述或 URL，由系統自動生成完整、豐富的產品列表。這不僅助力賣家觸達更多客戶、有效實現業務增長，同時使產品目錄管理更靈活高效。

專為搜索優化的 AI 智能體通過調用增強型數據，生成更準確且符合上下文語境的搜索結果。通過采用語義理解和個性化算法，這些智能體可以更好地將用戶查詢與目標產品精準匹配，從而打造更快速、更直觀的搜索體驗。

亞馬遜音樂通過基于 Amazon SageMaker 平臺的 NVIDIA Triton 推理服務器和 NVIDIA TensorRT 軟件開發套件，成功優化其搜索功能，包括向量搜索和基于 Transformer 的拼寫糾錯模型。

實際應用表明：當用戶搜索音樂時，即使出現拼寫錯誤或模糊表述的搜索詞，他們仍然可以快速獲取目標音樂內容。這些優化使搜索欄更加高效且用戶友好，從而縮短了搜索時間，并將亞馬遜音樂的成本降低了 73%。

AI 智能體購物助手在增強的產品目錄和優化搜索功能的基礎上演進。它們以細節豐富、關聯緊密的對話方式提供個性化推薦并解答問題，在全面了解產品和用戶意圖的情況下引導消費者完成購物流程。

領先的 IT 顧問 SoftServe 推出了基于用于零售購物助手的 NVIDIA AI Blueprint 開發的 SoftServe 生成式 AI 購物助手。SoftServe 的購物助手通過幫助客戶快速高效地發現產品并獲取詳細的產品信息，打造無縫銜接的沉浸式購物體驗，其突出的創新點是虛擬試穿功能，讓客戶可以實時看到衣服和配飾穿戴在身上的效果。

3定義強大 AI 購物智能體的基本特征

高度智能的 AI 購物助手旨在實現多模態，通過大語言模型（LLM）和視覺語言模型理解文本圖像、語音等提示詞。這些 AI 智能體可以同時搜索多個商品，完成復雜的任務（例如創建旅行衣櫥），并回答上下文問題，如產品是否防水或是否需要干洗。

這種高度復雜的功能為用戶提供了與公司頂尖銷售人員互動般的體驗，以自然、直觀的方式向客戶提供信息。

借助軟件構建模塊，開發人員可以設計具有各種功能的 AI 智能體。

強大的零售購物智能體的構建模塊包括：

多模態和多查詢功能：這些智能體可以處理和響應融合文本和圖像的查詢，提升搜索流程的靈活性與用戶友好度。它們還可以輕松擴展以支持語音等模態。

與大語言模型（LLM）的集成：高級 LLM（例如 NVIDIA Llama Nemotron 系列）為 AI 購物助手帶來推理能力，使其能夠進行自然、類似人類的交互。NVIDIA NIM 微服務提供行業標準的應用程序編程接口，可輕松集成到 AI 應用、開發框架和工作流程中。

結構化和非結構化數據的管理：NVIDIA NeMo Retriever 微服務提供提取、嵌入和理解零售商相關數據源的能力，例如客戶偏好、購買記錄、產品目錄的文本和圖像數據等，從而確保 AI 智能體的響應是相關、準確且符合上下文語境。

保障品牌安全、緊扣主題的對話：NVIDIA NeMo Guardrails 旨在確保與購物助手的對話保持安全且緊扣主題，從而維護品牌價值并增強客戶信任。

最先進的仿真工具：NVIDIA Omniverse 平臺及合作伙伴仿真技術可以實現產品在物理精確空間中的可視化呈現。例如，消費者可以預覽沙發擺放在自己客廳中的效果。

通過使用這些關鍵技術，零售商可以設計出超出客戶期望的 AI 購物智能體，從而提高滿意度和運營效率。

利用 AI 智能體的零售組織將獲得不斷進化的能力，例如通過增強的預測分析實現更個性化的推薦。

AI 與增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術的深度結合，將創造更具沉浸感和交互性的購物環境。這一技術融合將帶來前所未有的購物體驗：沉浸度更高、操作更便捷、更以消費者需求為核心。