基于 Milvus 构建电商图文智能搜索平台
基于 Milvus 构建电商图文智能搜索平台
在直播电商、商品目录及 B2B 找货业务中，截图与自然语言找货已成主流。但传统图搜常面临主体识别偏差、跨类目误召回高、同款结果冗余及业务属性难融合等痛点。阿里云 Milvus 依托商品图片理解与图文向量化能力，结合多路召回、业务过滤与相关性重排机制，全面提升检索准确率与转化效率，让“相似图片”精准转化为可运营、可采购的实际商品，深度赋能业务增长。
适用客户
需要支持截图搜货、自然语言找商品及复杂业务属性过滤的企业。
受困于商品图片检索准确率低、转化效率不佳的电商与 B2B 平台。
面临海量商品图片管理、查重与相似推荐能力构建难题的技术团队。
方案背景
商品智能检索：破解传统图搜瓶颈
图搜识别不准，误召回高
传统图搜常面临主体识别偏差、跨类目误召回高等问题。用户截图或传图找货时，往往返回大量不相关或跨类目的冗余结果，导致“搜不到、找不准”，严重影响用户购物体验与采购效率。
同款结果扎堆，属性难融
搜索结果中同款商品严重堆积，缺乏多样性。同时，直播电商或 B2B 市场中复杂的业务属性（如类目、上下架状态、供应商等）难以与图搜结果深度融合，导致检索结果无法直接用于实际运营与采购。
多路召回，实现精准转化
阿里云 Milvus 依托商品图片理解与图文向量化能力，结合多路召回、业务过滤与相关性重排机制，高效解决识别偏差与属性难融合痛点。让“相似图片”精准转化为可运营、可采购的实际商品，全面提升转化效率。
方案优势
以 Milvus 图文混合检索，搭建可控的商品搜索平台
图文协同检索
融合图片向量、商品描述向量与 BM25 关键词检索，同步匹配商品外观、类目、颜色、材质及用户意图，显著提升复杂截图与长尾商品的候选覆盖率。
结果可控可解释
支持类目、直播日期、上下架状态、SPU/款式、供应商及档口等标量条件参与检索；召回、过滤、去重与 Rerank 各环节均可独立观测、调优与回滚，让检索过程透明可控。
托管 AI 快速上线
Milvus AI 中心内置多模态 Embedding、文本 Embedding 与 Rerank 能力，无需自建 GPU 集群、模型服务及维护多套 SDK；支持直接传入图片 URL，大幅降低开发运维成本，加速应用交付上线。
架构与部署
向量检索服务 Milvus 版实现商品图片一站式理解与检索
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本方案通过阿里云 OSS 存储商品原图、处理图与查询图，并由 Milvus AI 中心对图片进行视觉理解，生成图像与文本向量。随后，将商品业务属性（标量）、稠密向量与 BM25 稀疏向量统一汇入 Milvus 构建混合索引。 查询时，应用服务并行执行图片向量、文本及描述向量召回，再结合标量过滤、款式去重、业务规则与模型 Rerank，最终精准返回同款、相似款、替代商品或供应商结果。
30 分钟
11 元（阿里云检索服务 Milvus 版和对象存储 OSS 按量计费，Function AI 提供免费使用，其基于函数计算构建 Web 服务按量计费；如果免费试用额度已耗尽，假设您选择本方案示例规格资源，且资源运行时间不超过 60 分钟，体验本方案预计成本不超过 11 元。）
向量检索服务 Milvus 版对象存储
应用场景
技术方案的广泛应用场景
B2B 以图找货
采购人员上传实拍图或样品图，系统按商品款式、类目、供应商、档口和市场区域组织结果，将单纯“图片相似”升级为“可采购结果”。
商品目录查重与治理
新商品入库时检索相同或近似图片，辅助识别重复 SPU、近重复 SKU、同款多图和潜在盗图，降低目录冗余并提升商品数据质量。
文搜图与相似推荐
用户通过“白色棉质宽松直筒裤”等自然语言描述跨模态搜索商品；也可根据当前商品主图召回相似款、替代品和搭配商品。
免费试用
阿里云为您提供云产品免费试用
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