Inteligentna wyszukiwarka produktów dla platformy sprzedażowej

Problem

Katalog obejmował maszyny opisane dziesiątkami parametrów technicznych w złożonej taksonomii. Klienci mieli trudność ze znalezieniem maszyny dopasowanej do swoich potrzeb przez tradycyjne filtry i wyszukiwarkę słów kluczowych.

Rozwiązanie

Zbudowaliśmy agenta konwersacyjnego zastępującego klasyczną wyszukiwarkę na stronie. System rozpoznaje intencję użytkownika, dopytuje o brakujące wymagania (specyfikację maszyny), a następnie przeszukuje bazę produktów łącząc wyszukiwanie strukturalne (SQL po parametrach) z wyszukiwaniem wektorowym (semantyczne dopasowanie), sięgając po źródła zewnętrzne (web search), gdy baza własna nie daje wystarczających dopasowań. Agent potrafi też wykonywać akcje w imieniu użytkownika — dodać produkt do ulubionych lub wysłać zapytanie ofertowe do dostawcy.

Architektura oparta jest o wiele wyspecjalizowanych sub-agentów (router intencji, wyszukiwanie, interakcje z API strony, przygotowanie odpowiedzi) zaimplementowanych w LangGraph, z pełnym śledzeniem wywołań LLM w LangSmith (modele OpenAI i Anthropic). Dane o maszynach są pozyskiwane przez scraping stron producentów, czyszczone i normalizowane, z wygenerowanymi embeddingami dla każdej maszyny.

Dodatkowo zbudowaliśmy framework do ewaluacji jakości odpowiedzi każdego sub-agenta — na bazie zbioru referencyjnego (golden dataset) oraz manualnej weryfikacji przez ekspertów domenowych w dedykowanym interfejsie, gdzie każda odpowiedź mogła zostać oznaczona jako poprawna/niepoprawna wraz z komentarzem.