AI 기반 검색 및 탐색 경험 만들기

Kliv는 사이트에 연결하는 호스팅형 검색창이 아닙니다. 필요한 소프트웨어를 직접 만들어주는 AI 앱 빌더입니다.

원하는 앱을 평범한 말로 설명하면 Kliv가 만듭니다. 데이터베이스, 상품 화면, 검색 로직, 파일 처리, 결제, 관리자 워크플로까지 전부 포함됩니다. 결과물은 진짜 웹 앱입니다. 소유권은 당신에게 있고, 원하는 도메인에서 바로 운영되며, 이후에도 수정을 요청하며 계속 바꿔나갈 수 있습니다.

이 페이지에서는 그 앱이 상품 카탈로그를 위한 AI 기반 검색 및 탐색 기능입니다. Kliv는 다양한 종류의 웹 앱을 만들며, 카탈로그 검색은 그 예시 중 하나입니다.

고객은 정확한 상품명이나 부품 번호를 모르는 경우가 많습니다. 대신 문제 상황을 설명합니다. 오래된 갑판 수납함에 맞는 경첩, 무게와 색상으로 표현한 원단, 사진으로 보여주는 고장 난 가전 부품처럼요.

Kliv는 이런 검색 방식에 맞춰 카탈로그를 구축합니다. 검색은 실제 상품 데이터, 메모, 사진을 기반으로 작동하므로 상품명에 없는 표현으로 물어봐도 원하는 상품을 찾아낼 수 있습니다.

두 번째 시스템이 필요 없습니다. Kliv의 시맨틱 검색은 이미 가지고 있는 데이터와 파일 위에서 작동합니다. SKU 데이터를 보강하면 다음 검색부터 곧바로 더 나은 결과를 얻습니다.

사진도 1급 데이터입니다. 업로드된 이미지는 자동으로 설명이 생성되고 색인됩니다. 그래서 사진을 올리면 상품이 나오는 검색이 가능해지며, 이는 직접 촬영한 상품 사진에도 그대로 적용됩니다.

카탈로그가 필요로 하면 스키마도 함께 커집니다. 카운터 직원에게 나사산 규격 필드가 필요하다면 요청만 하면 됩니다. Kliv가 앱을 업데이트해 그 필드를 추가하고, 데이터가 좋아지는 만큼 검색도 좋아집니다.

놓친 검색은 버려지지 않고 전달됩니다. 예약 작업이 실패한 검색을 주간 이메일로 모아주고, 지원 스레드를 통해 문의한 고객을 직접 응대할 수 있습니다.

이 모든 것은 같은 기반 위에 서 있습니다. 행 단위 접근 규칙을 가진 실제 데이터베이스, 타입이 지정된 서버 사이드 함수, 그리고 설명하는 행 옆에 함께 있는 파일들입니다. 백엔드 페이지에서 이 기반을 살펴볼 수 있습니다.