热门话题
查看更多2.28万 热度
2.74万 热度
5.01万 热度
1.72万 热度
10.31万 热度
热门 Gate Fun
查看更多- 市值:$3569.66持有人数:20.09%
- 市值:$0.1持有人数:00.00%
- 市值:$3604.31持有人数:20.04%
- 市值:$3548.27持有人数:10.00%
- 市值:$0.1持有人数:00.00%
置顶
Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
报名活动表单：https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具，搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览：
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户：获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励：发帖与互动越多，排名越高，赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利：首帖即得 $50 奖励，继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/49112来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
🎁 精选10 位幸运用户，每人奖励 $10 仓位体验券！
📌 如何参与？
1️⃣ 关注 Gate 广场_Official
2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
快来广场分享你的 GateAI 使用感受吧 🚀每天看行情、刷大佬观点，却不发声？你的观点可能比你想的更有价值！
广场新人 & 回归福利进行中！首次发帖或久违回归，直接送你奖励！
每月 $20,000 奖金等你瓜分！
在广场带 #我在广场发首帖 发布首帖或回归帖即可领取 $50 仓位体验券
月度发帖王和互动王还将各获额外 50U 奖励
你的加密观点可能启发无数人，开始创作之旅吧！
👉️ https://www.gate.com/postGate 广场「创作者认证激励计划」优质创作者持续招募中！
立即加入，发布优质内容，参与活动即可瓜分月度 $10,000+ 创作奖励！
认证申请步骤：
1️⃣ 打开 App 首页底部【广场】 → 点击右上角头像进入个人主页
2️⃣ 点击头像右下角【申请认证】，提交申请等待审核
立即报名：https://www.gate.com/questionnaire/7159
豪华代币奖池、Gate 精美周边、流量曝光等超 $10,000 丰厚奖励等你拿！
活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/47889Gate 2025 年终盛典｜广场 TOP50 榜单正式公布！
冲榜关键期已开启，看直播、发帖即可获得助力值
30 助力值 = 1 票，快来为你喜爱的创作者投票
👉 https://www.gate.com/activities/community-vote-2025
iPhone 17 Pro Max、京东 E 卡、小米手环、Gate 独家周边、仓位体验券等你赢！
内容达人也欢迎积极发帖拉票，冲榜赢取荣誉与奖励！
投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
用AI解决大规模电商产品属性混乱的实践路径
当人们讨论电商规模化时，总是聚焦在分布式搜索、库存、推荐引擎这些看似宏大的技术挑战。但真正让每个电商平台头疼的，往往是最基础的问题：产品属性值的不一致。
属性值驱动着整个产品发现体系。它们支撑着筛选、对比、搜索排名和推荐逻辑。然而在真实的商品目录中，属性值很少是干净的。重复、格式混乱、语义模糊才是常态。
看看"尺寸"这样看似简单的属性：[“XL”, “Small”, “12cm”, “Large”, “M”, “S”]
再看"颜色"：[“RAL 3020”, “Crimson”, “Red”, “Dark Red”]
单看这些混乱似乎没问题，但当你有300万+ SKU，每个SKU包含几十个属性时，问题就变成了系统级挑战。搜索变得混乱，推荐失效，运营被淹没在手工修正中，用户体验一路下滑。
打破黑盒思维：混合智能系统的设计理念
面对这个难题，关键是避免陷入"黑盒AI"的陷阱——那种神秘地把东西排序，没人能理解或控制的系统。
正确的做法是构建一个管道，具备这样的特性：
最终的解决方案是一个混合AI管道：LLM的上下文理解能力配合明确的规则和人工控制。它在必要时聪慧运作，但始终保持可控。这是有护栏的AI，而非失控的AI。
离线处理：规模化的建筑基础
所有属性处理都在后台离线任务中执行，不走实时路径。这不是妥协，而是战略性的架构决策。
实时管道听起来很诱人，但在电商规模下会导致：
而离线任务提供的是：
在处理千万级SKU时，客户系统和数据处理管道的隔离至关重要。
数据清洗：投入产出比最高的一步
在应用AI之前，需要进行严格的预处理，这一步看起来简单但效果显著。
清洗管道包括：
这确保了LLM收到的是干净、清晰的输入。在大规模系统中，即使小的噪音也会后期爆炸成大问题。垃圾进→垃圾出。这个基本法则在百万级数据面前更显残酷。
LLM服务的上下文赋能
LLM不是简单地字母排序属性值。它真正理解它们的含义。
这个服务接收：
有了这些上下文，模型可以理解：
模型返回的是：
这让管道能处理多种属性类型，而无需为每个分类硬编码规则。
确定性回退：知道什么时候不需要AI
并非每个属性都需要AI。实际上很多属性用确定性逻辑处理效果更好。
数值范围、单位化的值、简单集合往往受益于：
管道会自动识别这些情况并应用确定性逻辑。这保持了系统的高效，避免了不必要的LLM调用。
权力平衡：商家标签系统
商家需要保留控制权，特别是对关键属性。因此每个分类可以被标记为：
这个双标签系统让人类掌握最终话语权，同时AI负责大部分工作。它还建立了信任——商家知道自己可以随时覆盖模型决策而无需中断管道。
数据持久化：MongoDB作为单一事实源
所有结果直接写入Product MongoDB，架构保持简洁集中。MongoDB成为以下内容的唯一运营存储：
这使得变更审计、值覆盖、分类重处理和与其他系统的同步都变成了直接操作。
搜索层的闭环：从数据到发现
排序完成后，值流向：
这确保了：
属性排序的威力最直观地体现在搜索中，一致性在这里最关键。
系统全景：从原始数据到用户界面
为了在数百万SKU上运行这套系统，我设计了一条围绕后台任务、AI推理和搜索集成的模块化管道：
数据流向：
这个流程确保每个属性值——无论来自AI排序还是手工设定——都反映在搜索、货架管理和最终的客户体验中。
转换的实际效果
混乱的原始值是如何被转化的：
这些例子展示了管道如何将上下文思维与清晰规则结合，生成干净、易理解的序列。
为什么选择离线而非实时？
如果采用实时处理，会引入：
而离线任务带来的是：
代价是数据摄入到显示间的轻微延迟，但收益是大规模的一致性——这是客户真正看重的。
业务成效
结果相当显著：
这不仅是技术胜利，更是用户体验和收入的胜利。
核心启示
结语
属性值排序听起来很简单，但当需要为百万级商品处理时，就成了真正的难题。通过将LLM的智能与清晰规则和商家控制相结合，把这个隐形但普遍的问题转化为一个干净、可扩展的系统。
这是个提醒：最大的胜利往往来自解决那些容易被忽视的无聊问题——那些每天出现在每个商品页面上的问题。