Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
KI & maschinelles Lernen
Ein KI-gestütztes Such- und Entdeckungserlebnis bauen
Kliv ist ein KI-App-Baukasten. Beschreiben Sie Ihren Katalog, Ihre Suchregeln, den Foto-Nachschlag, Passungsprüfungen und den Kassen-Ablauf, und Kliv baut KI-gestützte Suche und Entdeckung darum herum.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist kein gehostetes Suchfeld, das Sie an Ihre Seite anschließen — es ist ein KI-App-Baukasten, der Software für Sie baut.
Sie beschreiben die App, die Sie brauchen, in einfachen Worten, und Kliv baut sie: die Datenbank, Produktbildschirme, Suchlogik, Dateiverwaltung, Kasse und Admin-Abläufe. Was Sie erhalten, ist eine echte Web-App, die Ihnen gehört, live auf Ihrer eigenen Domain, und Sie können sie weiter ändern, indem Sie um Änderungen bitten.
Auf dieser Seite ist diese App KI-gestützte Suche und Entdeckung für einen Produktkatalog. Kliv baut alle Arten von Web-Apps; Katalogsuche ist ein Beispiel.
Warum eine eigene Suche und Entdeckung bauen?
Kunden kennen oft weder den genauen Produktnamen noch die Teilenummer. Sie beschreiben das Problem: ein Scharnier für eine alte Deckskiste, einen Stoff nach Gewicht und Farbe, ein defektes Geräteteil auf einem Foto.
Kliv baut den Katalog um diese Suchen herum. Die Suche läuft über Ihre eigenen Produktzeilen, Notizen und Fotos, sodass die Worte eines Kunden den Artikel finden, selbst wenn kein Produkttitel dieselbe Formulierung nutzt.
Der Katalog unter dem Suchfeld
Gute Entdeckung beginnt mit guten Einträgen. Das sind die Teile, um die Kliv bauen kann.
Der Artikeleintrag
Maße, Material, Gewindesteigung und Passungsnotizen. Die Suchqualität hängt von diesen Zeilen ab, und Sie können sie weiter anreichern.
Die Passungskarte
Bootsmarke, Baujahr, Rumpfdetails und passende Teile. „Passt auf eine Bavaria 32 von 1988“ wird als Daten gespeichert, nicht in einer Produktbeschreibung vergraben.
Der Foto-Index
Produktbilder werden beim Hochladen beschrieben und indexiert, sodass das Foto eines Kunden mit Produkten in Ihrem Regal abgeglichen werden kann.
Das Anfrage-Protokoll
Jede Suche landet hier, ob Treffer oder Fehltreffer. Fehltreffer werden zu einem Sortimentsbericht: was Kunden in eigenen Worten gesucht haben.
Das Bootsprofil
Die Boote eines angemeldeten Kunden liegen an dessen Eintrag. Treffer und Passungsprüfungen können es lesen, und nur dieser Kunde kann es sehen.
Ein Beispiel: Lenas Bootsausrüster
So könnte ein Laden das nutzen. Es ist nur ein Beispiel — Sie würden Ihren eigenen Katalog, Ihre Kundensätze und Kassenregeln beschreiben.
Ein Foto ersetzt den Teilenamen
Eine Kundin auf ihrem Boot lädt ein Foto eines korrodierten Scharniers hoch. Die Bildsuche liefert drei Kandidaten aus Lenas eigenem Katalog, kein generisches Internet-Ergebnis.
Die Passungsprüfung engt das Ergebnis ein
Das Profil der Kundin sagt Bavaria 32 von 1988. Die Passungskarte entfernt zwei Kandidaten, markiert den gelisteten Ersatz und erklärt, warum.
Die Kasse bleibt in derselben App
Das Scharnier für 34 € geht vom Suchtreffer zur bezahlten Bestellung, ohne das System zu wechseln. Die Kasse läuft über Lenas eigenes Stripe-Konto, und die Bestellzeile liegt in derselben Datenbank, die die Suche gerade gelesen hat.
Ein Fehltreffer wird zur Beschaffungsentscheidung
Jemand sucht „Teakpfropfen 12 mm“ und bekommt kein Ergebnis. Das Anfrage-Protokoll speichert es, und die Wochenübersicht macht daraus eine Montags-Einkaufsentscheidung.
Der Assistent antwortet nach Feierabend
Ein später Kunde fragt, ob das Scharnier eine M5-Schraube nimmt. Der Ladenassistent antwortet aus dem Artikeleintrag und den Montagenotizen, und der Austausch wird zur Durchsicht durch das Tresenteam gespeichert.
Beschreiben Sie, was Sie bauen möchten
Kliv baut auf Basis Ihrer Beschreibung, also je mehr Details Sie geben, desto näher ist die erste Version. Beschreiben Sie die Katalogfelder, den Foto-Nachschlag, den Kundenkontext, den Umgang mit erfolgloser Suche und die Kasse. Hier sind drei zum Weiterbauen:
Bootsausrüster-Suche
Passungsbewusste Suche für einen Teilekatalog.
“Baue KI-gestützte Suche für meinen Bootsausrüster. Indexiere 6.000 Artikel mit Maßen, Material, Gewindesteigung, Fotos und Bootspassungsnotizen; lass Kunden in einfachen Worten suchen oder ein Foto hochladen; nutze das gespeicherte Bootsprofil jedes Kunden für Passungsprüfungen; und verkaufe Teile über die Kasse auf meinem eigenen Stripe-Konto.”
Stoff nach Beschreibung
Suche nach Gewicht, Bindung und Farbe.
“Baue einen Stoffladen, in dem Kunden suchen, indem sie Gewicht, Bindung, Farbe, Dehnung und Einsatzzweck beschreiben. Treffer sollen aus semantischer Suche über mein Sortiment kommen, Muster sollen von der Trefferseite bestellbar sein, und erfolglose Suchen sollen für die wöchentliche Durchsicht protokolliert werden.”
Foto-Nachschlag für Teile
Ein defektes Teil dem Ersatz zuordnen.
“Baue einen Ersatzteil-Finder für meinen Geräteteile-Shop. Kunden laden ein Foto des defekten Teils hoch, die Bildsuche schlägt Treffer aus meinem Katalog vor, Mitarbeitende können unzugeordnete Suchen prüfen, und Kunden können einen Support-Thread öffnen, wenn kein Ergebnis gefunden wird.”
Suche als Datenbankfunktion
Kein zweites System zu füttern. Klivs semantische Suche läuft über die Zeilen und Dateien, die Sie schon haben. Verbessern Sie einen Artikeleintrag, und die nächste Suche kann die besseren Daten nutzen.
Fotos sind erstklassig. Hochgeladene Bilder werden automatisch beschrieben und indexiert. Das macht den Nachschlag Foto-rein, Produkt-raus möglich, und es funktioniert mit Ihrer eigenen Produktfotografie.
Das Schema wächst, wenn der Katalog es braucht. Braucht das Tresenteam ein Feld für Gewindesteigung, bitten Sie darum. Kliv aktualisiert die App, sodass das Feld existiert, und die Suche wird besser, weil die Daten besser wurden.
Fehltreffer werden geleitet, nicht verworfen. Ein geplanter Job kann erfolglose Suchen in eine Wochen-E-Mail verwandeln, und ein Support-Thread kann den Kunden aufnehmen, der gefragt hat.
Alles oben steht auf demselben Boden: eine echte Datenbank mit Zugangsregeln je Zeile, typisierten serverseitigen Funktionen und Dateien, die neben den Zeilen liegen, die sie beschreiben. Die Backend-Seite ist die Führung durch dieses Fundament.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist ein KI-App-Baukasten, der aus einer Beschreibung maßgeschneiderte Web-Apps erstellt. Für Suche und Entdeckung baut es die Katalogdatenbank, den Suchindex, den Foto-Nachschlag, Kundenprofile, den Kassen-Ablauf, das Fehl-Protokoll und Admin-Bildschirme.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Kliv baut rund um Ihre Katalogfelder, Produktdaten, Fotos, Kundensätze und Kassenregeln.
Kann ich sie nach dem Bau noch ändern?
Ja. Sie können Katalogfelder ergänzen, das Suchverhalten ändern, Prüf-Warteschlangen hinzufügen oder die Kasse später überarbeiten, indem Sie um Änderungen bitten.
Muss mein Katalog woanders liegen?
Nein. Der Katalog sind Zeilen in der eigenen Datenbank Ihrer App, und die Fotos sind Dateien daneben. Die Suche läuft dort, wo die Daten liegen.
Was passiert, wenn die Suche nichts findet?
Die Anfrage wird im Anfrage-Protokoll erfasst, der Kunde kann einen Support-Thread öffnen, und eine Wochenübersicht kann die Fehltreffer für die Durchsicht ordnen.
Wie ordnet die Fotosuche Teile zu?
Ihre Produktbilder werden beim Hochladen beschrieben und indexiert. Das Foto eines Kunden wird gleichartig beschrieben und mit Ihrem Produkt-Index verglichen.
Kann der Assistent jemanden zum falschen Teil lenken?
Er ist so gebaut, dass er aus Ihren Artikeleinträgen, der Passungskarte und den Notizen antwortet. Klären diese Einträge die Frage nicht, sollte er das sagen und einen Support-Thread öffnen.
Können Kunden von der Trefferseite kaufen?
Ja. Wenn Sie Produkte verkaufen, kann die Kasse in derselben App auf Ihrem eigenen Stripe-Konto laufen, mit der Bestellung neben den Katalogdaten gespeichert.
Brauchen meine Kunden ein eigenes Stripe-Konto?
Nein. Kunden zahlen einfach per Karte. Zahlungen laufen über Ihr Stripe-Konto.
Kann ich meine eigene Domain nutzen?
Ja. Der Laden oder die Such-App kann auf Ihrer eigenen Domain laufen und ist live, sobald Sie sie bauen.
Kann ich Kliv später verlassen?
Ja. Der Code wird mit Ihrem eigenen Git-Repository synchronisiert, sodass ein Wechsel ein git pull ist, kein Neuaufbau.
Erscheinen Produktseiten in Suchmaschinen?
Ja. Öffentliche Seiten werden für Suchmaschinen und KI-Assistenten vorgerendert, und die Sitemap wird automatisch erzeugt.
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