Ta strona została przetłumaczona z języka angielskiego.
AI i uczenie maszynowe
Zbuduj funkcję wyszukiwania i odkrywania produktów opartą na AI
Kliv to kreator aplikacji AI. Opisz swój katalog, zasady wyszukiwania, rozpoznawanie zdjęć, sprawdzanie dopasowania i proces płatności, a Kliv zbuduje wokół nich wyszukiwanie i odkrywanie produktów oparte na AI.
Po prostu wpisz swój pomysł w polu tekstowym, a AI zbuduje go za Ciebie
Czym jest Kliv?
Kliv to nie gotowe okienko wyszukiwania, które podłączasz do swojej strony — to kreator aplikacji AI, który buduje oprogramowanie za ciebie.
Opisujesz potrzebną aplikację zwykłymi słowami, a Kliv ją buduje: bazę danych, ekrany produktów, logikę wyszukiwania, obsługę plików, płatności i procesy administracyjne. Otrzymujesz prawdziwą aplikację webową, która jest twoja, działa na twojej własnej domenie, i możesz ją dalej zmieniać, po prostu prosząc o zmiany.
Na tej stronie tą aplikacją jest wyszukiwanie i odkrywanie produktów oparte na AI dla katalogu produktów. Kliv buduje różnego rodzaju aplikacje webowe; wyszukiwanie w katalogu to tylko jeden przykład.
Dlaczego warto zbudować własne wyszukiwanie i odkrywanie produktów?
Klienci często nie znają dokładnej nazwy produktu ani numeru części. Opisują problem: zawias do starego schowka pokładowego, tkaninę według gramatury i koloru, zepsutą część urządzenia widoczną na zdjęciu.
Kliv buduje katalog wokół takich wyszukiwań. Wyszukiwanie działa na twoich własnych rekordach produktów, notatkach i zdjęciach, dzięki czemu słowa klienta mogą trafić na produkt, nawet gdy żadna nazwa produktu nie zawiera tego samego sformułowania.
Katalog, który stoi za wyszukiwarką
Dobre odkrywanie produktów zaczyna się od dobrych rekordów. Oto elementy, wokół których Kliv może zbudować aplikację.
Rekord SKU
Wymiary, materiał, skok gwintu i uwagi dotyczące dopasowania. Jakość wyszukiwania zależy od tych danych, a ty możesz je stale wzbogacać.
Mapa dopasowań
Marka łodzi, rok produkcji, szczegóły kadłuba i kompatybilne części. „Pasuje do Meridiana 32 z 1988 roku” jest zapisane jako dane, a nie ukryte w opisie produktu.
Indeks zdjęć
Zdjęcia produktów są opisywane i indeksowane od razu po przesłaniu, dzięki czemu zdjęcie klienta można dopasować do produktów z twojego magazynu.
Rejestr zapytań
Trafia tu każde wyszukiwanie, znalezione i nietrafione. Nietrafione zapytania stają się raportem merchandisingowym: tym, o co klienci pytali własnymi słowami.
Profil łodzi
Łodzie zalogowanego klienta są zapisane w jego rekordzie. Wyniki i sprawdzanie dopasowania mogą z niego korzystać, a widzi go tylko ten klient.
Przykład: sklep z osprzętem żeglarskim Ani
Oto, jak mógłby z tego korzystać jeden sklep. To tylko przykład — możesz sobie wyobrazić, że to ty opisujesz własny katalog, rekordy klientów i zasady płatności.
Zdjęcie zastępuje nazwę części
Klientka na swojej łodzi przesyła zdjęcie skorodowanego zawiasu. Wyszukiwanie obrazem zwraca trzy propozycje z katalogu Ani, a nie ogólny wynik z internetu.
Sprawdzanie dopasowania zawęża wynik
Profil klientki wskazuje Meridiana 32 z 1988 roku. Mapa dopasowań odrzuca dwie propozycje, oznacza wskazany zamiennik i wyjaśnia dlaczego.
Płatność odbywa się w tej samej aplikacji
Zawias za 140 zł przechodzi od wyniku wyszukiwania do opłaconego zamówienia bez zmiany systemu. Płatność działa na własnym koncie Stripe Ani, a wiersz zamówienia trafia do tej samej bazy danych, z której właśnie czytało wyszukiwanie.
Nietrafione wyszukiwanie staje się decyzją zakupową
Ktoś wpisuje „korek tekowy 12 mm” i nie dostaje wyniku. Rejestr zapytań to zapisuje, a cotygodniowe podsumowanie zamienia to w poniedziałkową decyzję zakupową.
Asystent odpowiada po godzinach
Klient piszący późnym wieczorem pyta, czy zawias pasuje do wkrętu #10. Asystent sklepu odpowiada na podstawie rekordu SKU i uwag montażowych, a rozmowa zostaje zapisana do przejrzenia przez obsługę.
Opisz, co chcesz zbudować
Kliv buduje na podstawie twojego opisu, więc im więcej szczegółów podasz, tym bliższa oczekiwaniom będzie pierwsza wersja. Opisz pola katalogu, rozpoznawanie zdjęć, kontekst klienta, obsługę nietrafionych wyszukiwań i płatności. Oto trzy przykłady, od których możesz zacząć:
Wyszukiwanie osprzętu żeglarskiego
Wyszukiwanie z uwzględnieniem dopasowania dla katalogu części.
“Zbuduj wyszukiwanie oparte na AI dla mojego sklepu z osprzętem żeglarskim. Zindeksuj 6000 SKU z wymiarami, materiałem, skokiem gwintu, zdjęciami i uwagami dotyczącymi dopasowania do łodzi; pozwól klientom wyszukiwać zwykłymi słowami albo przesyłać zdjęcie; wykorzystaj zapisany profil łodzi każdego klienta do sprawdzania dopasowania; i sprzedawaj części przez płatność na moim własnym koncie Stripe.”
Tkaniny po opisie
Wyszukiwanie po gramaturze, splocie i kolorze.
“Zbuduj sklep z tkaninami, w którym klienci wyszukują, opisując gramaturę, splot, kolor, rozciągliwość i przeznaczenie. Wyniki powinny pochodzić z wyszukiwania semantycznego w moim magazynie, próbki powinny dać się zamówić bezpośrednio z wyników wyszukiwania, a nietrafione wyszukiwania powinny być zapisywane do cotygodniowego przeglądu.”
Rozpoznawanie części ze zdjęcia
Dopasuj zepsutą część do zamiennika.
“Zbuduj wyszukiwarkę części zamiennych dla mojego sklepu z częściami do AGD. Klienci przesyłają zdjęcie zepsutej części, wyszukiwanie obrazem proponuje dopasowania z mojego katalogu, obsługa może przeglądać nietrafione wyszukiwania, a klienci mogą otworzyć wątek pomocy, gdy nie znajdzie się żaden wynik.”
Wyszukiwanie jako funkcja bazy danych
Żadnego drugiego systemu do zasilania danymi. Wyszukiwanie semantyczne Kliv działa na wierszach i plikach, które już masz. Popraw rekord SKU, a kolejne wyszukiwanie skorzysta z lepszych danych.
Zdjęcia są pełnoprawnym elementem. Przesłane obrazy są opisywane i indeksowane automatycznie. To właśnie umożliwia wyszukiwanie „zdjęcie na wejściu, produkt na wyjściu”, i działa to na twoich własnych zdjęciach produktowych.
Schemat rośnie wtedy, gdy potrzebuje tego katalog. Jeśli obsługa potrzebuje pola ze skokiem gwintu, po prostu o nie prosisz. Kliv aktualizuje aplikację, tak by to pole istniało, a wyszukiwanie staje się lepsze, bo dane stają się lepsze.
Nietrafione wyszukiwania są kierowane dalej, a nie porzucane. Zaplanowane zadanie może zamienić nietrafione wyszukiwania w cotygodniowy e-mail, a wątek pomocy może przejąć klienta, który o coś pytał.
Wszystko powyżej opiera się na tym samym fundamencie: prawdziwej bazie danych z regułami dostępu na poziomie wiersza, typowanymi funkcjami po stronie serwera i plikami, które żyją obok opisywanych przez nie wierszy. Strona o backendzie to przegląd tego fundamentu.
Najczęstsze pytania
Czym dokładnie jest Kliv?
Kliv to kreator aplikacji AI, który tworzy niestandardowe aplikacje webowe na podstawie opisu. Dla wyszukiwania i odkrywania produktów buduje bazę danych katalogu, indeks wyszukiwania, rozpoznawanie zdjęć, profile klientów, proces płatności, rejestr nietrafionych wyszukiwań i ekrany administracyjne.
Czy dostaję prawdziwą aplikację, czy szablon?
Prawdziwą aplikację. Kliv buduje wokół twoich pól katalogu, danych produktowych, zdjęć, rekordów klientów i zasad płatności.
Czy mogę to zmienić po zbudowaniu?
Tak. Możesz później dodawać pola katalogu, zmieniać działanie wyszukiwania, dodawać kolejki do przeglądu albo zmieniać proces płatności, po prostu prosząc o zmiany.
Czy mój katalog musi być gdzieś indziej?
Nie. Katalog to wiersze we własnej bazie danych twojej aplikacji, a zdjęcia to pliki obok nich. Wyszukiwanie działa tam, gdzie znajdują się dane.
Co się dzieje, gdy wyszukiwanie nic nie znajdzie?
Zapytanie zostaje zapisane w rejestrze zapytań, klient może otworzyć wątek pomocy, a cotygodniowe podsumowanie może uszeregować nietrafione wyszukiwania do przeglądu przez obsługę.
Jak wyszukiwanie zdjęciem dopasowuje części?
Twoje zdjęcia produktów są opisywane i indeksowane od razu po przesłaniu. Zdjęcie klienta jest opisywane w ten sam sposób i porównywane z twoim indeksem produktów.
Czy asystent może wskazać komuś niewłaściwą część?
Jest zbudowany tak, by odpowiadać na podstawie twoich rekordów SKU, mapy dopasowań i notatek. Gdy te dane nie rozstrzygają pytania, powinien to powiedzieć wprost i otworzyć wątek pomocy.
Czy klienci mogą kupować bezpośrednio z wyników wyszukiwania?
Tak. Jeśli sprzedajesz produkty, płatność może działać w tej samej aplikacji na twoim własnym koncie Stripe, a zamówienie jest zapisywane obok danych katalogu.
Czy moi klienci potrzebują własnych kont Stripe?
Nie. Klienci po prostu płacą kartą. Płatności są obsługiwane przez twoje konto Stripe.
Czy mogę używać własnej domeny?
Tak. Sklep albo aplikacja wyszukiwania może działać na twojej własnej domenie i zostać uruchomiona od razu po zbudowaniu.
Czy mogę później przenieść się z Kliv?
Tak. Kod synchronizuje się z twoim własnym repozytorium Git, więc odejście to git pull, a nie budowanie od nowa.
Czy strony produktów pojawią się w wyszukiwarkach?
Tak. Strony publiczne są prerenderowane dla wyszukiwarek i asystentów AI, a mapa witryny generuje się automatycznie.
Zbudowane przez twórców
Zobacz, co jest możliwe
Zobacz prawdziwe aplikacje zbudowane z Kliv przez deweloperów i twórców z całego świata
Memory Café Coordination Tool
A warm platform for dementia-friendly cafés, connecting caregivers, volunteers, and coordinators.
Remit Record
Track remittances and household budgets seamlessly.
Next Page Book Club
Manage your book club easily with proposals, voting, and history tracking.
Northfern Tattoo Studio
Portfolio and booking site for Northfern Tattoo Studio.
Campo Agua Gestión
Sistema de gestión del agua comunitario para aldeas.
つくりて — 伝統工芸職人サイト
職人が作品を展示し、受注管理を行うサイトです。
Tidal Surf Reports
Crowd-sourced surf condition tracking app.
Riverside Commons HOA Management
A portal for HOA management at Riverside Commons.
よやくん — レストラン予約管理
小規模レストラン向けの予約管理サイトです。
Troop 214 Scout Management
A management tool for Scout Troop 214, focused on outings, advancement, and communication.
Te Kura Kaupapa Māori Whānau Board
A whānau coordination tool for Māori-medium schools.
Tsev Nyeem Ntawv Library
Mobile library coordinator for Hmong and Lao communities.
Memory Café Coordination Tool
A warm platform for dementia-friendly cafés, connecting caregivers, volunteers, and coordinators.
Remit Record
Track remittances and household budgets seamlessly.
Next Page Book Club
Manage your book club easily with proposals, voting, and history tracking.
Northfern Tattoo Studio
Portfolio and booking site for Northfern Tattoo Studio.
Campo Agua Gestión
Sistema de gestión del agua comunitario para aldeas.
つくりて — 伝統工芸職人サイト
職人が作品を展示し、受注管理を行うサイトです。
Tidal Surf Reports
Crowd-sourced surf condition tracking app.
Riverside Commons HOA Management
A portal for HOA management at Riverside Commons.
よやくん — レストラン予約管理
小規模レストラン向けの予約管理サイトです。
Troop 214 Scout Management
A management tool for Scout Troop 214, focused on outings, advancement, and communication.
Te Kura Kaupapa Māori Whānau Board
A whānau coordination tool for Māori-medium schools.
Tsev Nyeem Ntawv Library
Mobile library coordinator for Hmong and Lao communities.
Pozwól klientom szukać tak, jak mówią
Opisz swój katalog, szczegóły potwierdzające dopasowanie, zdjęcia, które masz, i to, co powinno się dziać, gdy wyszukiwanie nic nie znajdzie. Kliv zbuduje wokół tych danych aplikację do wyszukiwania i odkrywania produktów.