女装店AI推荐项目

电子商务 B2C 案例ID：250633

丁一

13 年经验· 一兜网络科技有限公司

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案例介绍

这是一个为女装店打造的AI商品智能匹配推荐系统，解决传统人工选品效率低、依赖老师傅经验的问题。

系统核心功能包括三步智能匹配流程：第一步，基于商品7维标签体系（色系、版型、风格、场景、身材适配、体重范围、身高范围）进行条件过滤，快速圈定候选商品；第二步，通过向量相似度检索（Qdrant向量数据库 + BGE-M3中文语义模型）从数千款商品中找出语义最接近的候选；第三步，由大语言模型从版型契合度、风格调性、色系搭配、场景适配四个维度逐项打分并给出匹配理由，最终生成可解释的匹配结果。

系统还包含完整的配套模块：商品库与标签管理后台、AI画像解析、匹配结果管理与审核流程、按批次一键导出带商品实图的Excel报表（图片内嵌、按分数降序排列），以及与外部进销存系统的数据打通。

本人在项目中负责整体技术架构设计与全部后端开发工作：包括技术选型（FastAPI、MySQL、Qdrant、Redis、LLM应用层）、商品标签体系建模、向量检索与重排序方案设计、大模型提示词工程与评分规则制定、报表导出与多系统数据同步等。系统已投入店铺日常运营使用，将原本需要数小时的人工搭配选品缩短到分钟级，匹配结果稳定可复现，显著降低了对个人经验的依赖。