本頁面由英文翻譯而成。
AI 與機器學習
打造由 AI 驅動的搜尋與探索體驗
Kliv 是一款 AI 應用程式建構工具。描述您的商品目錄、搜尋規則、照片辨識查詢、適配檢查與結帳流程，系統就會為您打造相應的 AI 搜尋與探索功能。
只需在文本框中输入你的想法，AI 就会为你构建它
什麼是 Kliv?
Kliv 並不是您接上網站的代管搜尋框，而是一款會替您打造軟體的 AI 應用程式建構工具。
您只要用白話文描述您需要的應用程式，Kliv 就會建置出來：資料庫、商品畫面、搜尋邏輯、檔案處理、結帳與後台工作流程。您得到的是一個真正屬於您的網頁應用程式，直接在您自己的網域上線，而且只要提出修改要求，就能持續調整它。
在這個頁面中，那個應用程式就是針對商品目錄的 AI 搜尋與探索功能。Kliv 能打造各種網頁應用程式，目錄搜尋只是其中一個例子。
為什麼要打造專屬的搜尋與探索功能？
顧客常常不知道確切的商品名稱或零件編號。他們會描述問題：舊置物櫃用的鉸鍊、以重量與顏色描述的布料、照片裡故障家電的零件。
Kliv 會圍繞這些搜尋方式來打造目錄。搜尋是針對您自己的商品資料列、備註與照片進行，因此即使沒有任何商品名稱用到相同字眼，顧客的描述仍能找到對應商品。
搜尋框背後的目錄
好的探索體驗始於好的資料紀錄。以下是 Kliv 能為您打造的組成要素。
SKU 資料紀錄
尺寸、材質、螺牙規格與適配備註。搜尋品質取決於這些資料列，而您可以持續豐富它們。
適配對照表
船艇廠牌、年份、船體細節與相容零件。「適用於 1988 年 Meridian 32 型」會被存成資料，而不是埋在商品說明裡。
照片索引
商品照片在上傳時會自動被描述並建立索引，讓顧客的照片能與您架上的商品比對。
查詢紀錄
每一次搜尋都會被記錄下來，不論是找到還是找不到。找不到的紀錄會變成一份行銷報告：顧客用自己的話問了什麼。
船艇資料檔
已登入顧客的船艇資料存放在該顧客的帳戶紀錄中。搜尋結果與適配檢查都能讀取它，而且只有該名顧客本人看得到。
範例：陳美玲的船舶五金行
以下是某間店可能的使用方式，僅供參考——您可以描述屬於自己的目錄、顧客資料與結帳規則。
一張照片取代零件名稱
一位顧客在船上為一個生鏽的鉸鍊拍照上傳。圖片搜尋從美玲自己的目錄中找出三個候選項目，而不是網路上的通用搜尋結果。
適配檢查縮小範圍
這位顧客的資料顯示是 1988 年的 Meridian 32 型。適配對照表排除兩個候選項目，標出建議更換的型號，並說明原因。
結帳留在同一個應用程式裡
這個 NT$990 的鉸鍊從搜尋結果直接變成付款訂單，不需要切換系統。結帳透過美玲自己的 Stripe 帳戶進行，訂單資料列就存在搜尋剛剛讀取的同一個資料庫裡。
找不到的搜尋變成進貨決策
有人搜尋「柚木塞 12mm」卻找不到結果。查詢紀錄會儲存下來，每週摘要會把它變成星期一的進貨決策。
下班後由助理回答問題
深夜有位顧客詢問這個鉸鍊是否適用 #10 螺絲。店內助理會根據 SKU 資料與安裝說明回答，對話紀錄則保留供櫃檯人員檢視。
描述您想打造的應用程式
Kliv 會根據您的描述來打造應用程式，細節給得越多，第一版就越接近您要的樣子。請描述目錄欄位、照片查詢、顧客情境、搜尋失敗的處理方式與結帳流程。以下提供三個範例供您延伸：
船舶五金搜尋
具適配判斷的零件目錄搜尋。
“為我的船舶五金行打造 AI 搜尋功能。為 6,000 個 SKU 建立索引，包含尺寸、材質、螺牙規格、照片與船艇適配備註；讓顧客能用白話文搜尋或上傳照片；用每位顧客已儲存的船艇資料做適配檢查；並透過我自己的 Stripe 帳戶完成零件銷售與結帳。”
以描述搜尋布料
依重量、織法與顏色搜尋。
“打造一間布料行，讓顧客能用重量、織法、顏色、彈性與用途來描述並搜尋。搜尋結果應來自我庫存的語意搜尋，布樣應能直接從結果頁面訂購，而找不到結果的搜尋應被記錄下來供每週檢視。”
零件照片比對
將故障零件比對到替換品。
“為我的家電零件行打造零件尋找功能。顧客上傳故障零件的照片，圖片搜尋會從我的目錄中建議相符項目，店員能檢視未比對成功的搜尋，而找不到結果時顧客可以開啟客服對話串。”
搜尋是資料庫的原生功能
不需要餵養第二套系統。 Kliv 的語意搜尋是針對您現有的資料列與檔案運作。優化一筆 SKU 資料，下一次搜尋就能用到更好的資料。
照片是第一等公民。 上傳的圖片會自動被描述並建立索引。這正是「拍照輸入、商品輸出」查詢得以實現的原因，而且是針對您自己的商品照片運作。
只要目錄需要，結構就能擴充。 如果櫃檯人員需要一個螺牙規格欄位，您只需提出要求。Kliv 會更新應用程式讓這個欄位存在，而資料變好了，搜尋也會跟著變好。
找不到的搜尋會被導向，而不是被丟棄。 排程工作可以把搜尋失敗的紀錄整理成每週郵件，客服對話串也能接手那位提出詢問的顧客。
以上所有功能都建立在同一個基礎之上：一個具備逐列存取規則、具型別伺服端函式，以及檔案與其描述的資料列並存的真正資料庫。後端頁面 帶您一覽這個基礎的全貌。
常見問題
Kliv 到底是什麼？
Kliv 是一款 AI 應用程式建構工具，能根據描述建立客製化的網頁應用程式。以搜尋與探索功能來說，它會打造目錄資料庫、搜尋索引、照片查詢、顧客資料檔、結帳流程、未命中紀錄與後台畫面。
我拿到的是真正的應用程式，還是範本？
是真正的應用程式。Kliv 會根據您的目錄欄位、商品資料、照片、顧客資料與結帳規則來打造。
打造完成後還能修改嗎？
可以。您之後可以透過提出修改要求來新增目錄欄位、調整搜尋行為、加入審核佇列，或修訂結帳流程。
我的目錄一定要放在別的地方嗎？
不需要。目錄就是您應用程式自己資料庫中的資料列，照片則是與這些資料列並存的檔案。搜尋就在資料所在之處執行。
搜尋不到結果時會發生什麼事？
查詢會被記錄在查詢紀錄裡，顧客可以開啟客服對話串，每週摘要也能將這些未命中結果排序供店員檢視。
照片搜尋如何比對零件？
您的商品照片會在上傳時被描述並建立索引。顧客的照片也會以相同方式被描述，再與您的商品索引比對。
助理會不會誤導顧客買錯零件？
它的設計是根據您的 SKU 資料、適配對照表與備註來回答。當這些資料無法確定答案時，它應該明確表示，並開啟客服對話串。
顧客能直接從結果頁面購買嗎？
可以。如果您有販售商品，結帳可以在同一個應用程式中透過您自己的 Stripe 帳戶進行，訂單會與目錄資料存放在一起。
我的顧客需要自己的 Stripe 帳戶嗎？
不需要。顧客只需要用卡片付款，款項會透過您的 Stripe 帳戶處理。
我能使用自己的網域嗎？
可以。商店或搜尋應用程式可以在您自己的網域上運作，一打造完成就能上線。
之後可以離開 Kliv 嗎？
可以。程式碼會同步到您自己的 Git 儲存庫，因此離開只需要一次 git pull,不需要重新打造。
商品頁面會出現在搜尋引擎中嗎？
會。公開頁面會針對搜尋引擎與 AI 助理進行預先渲染，網站地圖也會自動產生。
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