บทนำ BIRSE - ImageSearch
BIRSE บริการใหม่ของเว็บไซต์เปรียบเทียบราคา BigGo ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการเรียกค้นข้อมูล โดยพื้นฐานแล้ว BIRSE คือระบบ "การค้นหาด้วยภาพ" ที่มีความโดดเด่นอย่างมากในปรัชญาการออกแบบ การนำเสนอผลลัพธ์ และความเข้าใจทั่วไป เมื่อเปรียบเทียบกับสิ่งที่คนส่วนใหญ่มองว่าเป็น "การค้นหารูปภาพ"
ความก้าวหน้าครั้งใหม่
BIRSE สร้างขึ้นจากเครื่องมือเชิงสร้างสรรค์ โดยสร้างโมเดลการเรียนรู้แบบศูนย์ตัวอย่างที่รวมข้อความและรูปภาพเข้าด้วยกัน ระบบค้นหารูปภาพที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ เช่นเดียวกับ Vision Language Models (LLM) ที่มีชื่อเสียง มีความสามารถ "การเข้าใจรูปภาพ" เป็นมากกว่ารูปลักษณ์และสีสัน ทำให้สามารถระบุภาพที่มีความหมายร่วมกันได้ ซึ่งรวมถึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น พื้นผิวและสไตล์ของสินค้า การแก้ปัญหาความซับซ้อนในการแสดงคุณลักษณะบางอย่างเป็นคำที่การค้นหารูปภาพมาตรฐานไม่สามารถวิเคราะห์ได้
สถานการณ์การใช้งาน
ในอดีต การใช้เครื่องมือค้นหา BigGo จำเป็นต้องป้อนคำสำคัญเพื่อค้นหาและเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ แม้ว่าแนวทางนี้จะเหมาะกับรายการที่มีข้อกำหนดเฉพาะที่ชัดเจน เช่น ส่วนประกอบคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ แต่ก็มีประสิทธิภาพน้อยกว่าสำหรับแฟชั่น เฟอร์นิเจอร์ หรือวัตถุที่มีรูปแบบและวัสดุหลากหลายที่ยากต่อการอธิบายด้วยข้อความ
การวางแนวผลิตภัณฑ์
ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือผลการค้นหา โดยเฉพาะเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับแฟชั่น มักจะนำไปสู่ฐานข้อมูลรูปภาพและภาพถ่ายเครื่องแต่งกายของผู้มีอิทธิพล การค้นหาตัวเลือกการซื้อโดยตรงบนแพลตฟอร์มการช็อปปิ้งเคยมีจำกัดหรือเป็นไปไม่ได้ด้วยซ้ำ ก่อนที่จะมีการเปิดตัว BIRSE ระบบค้นหารูปภาพอื่นๆ ก็มีฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกัน แต่ขนาดและความแม่นยำในการค้นหาไม่ได้โดดเด่นมากนัก ด้วยโมเดลพารามิเตอร์ที่สำคัญของ BigGo และฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์ท้องถิ่นกว่า 500 ล้านรายการ เรามุ่งมั่นที่จะเพิ่มขีดความสามารถของแอปพลิเคชันนี้ และช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
ความก้าวหน้าครั้งใหม่
BIRSE สร้างขึ้นจากเครื่องมือเชิงสร้างสรรค์ โดยสร้างโมเดลการเรียนรู้แบบศูนย์ตัวอย่างที่รวมข้อความและรูปภาพเข้าด้วยกัน ระบบค้นหารูปภาพที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ เช่นเดียวกับ Vision Language Models (LLM) ที่มีชื่อเสียง มีความสามารถ "การเข้าใจรูปภาพ" เป็นมากกว่ารูปลักษณ์และสีสัน ทำให้สามารถระบุภาพที่มีความหมายร่วมกันได้ ซึ่งรวมถึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น พื้นผิวและสไตล์ของสินค้า การแก้ปัญหาความซับซ้อนในการแสดงคุณลักษณะบางอย่างเป็นคำที่การค้นหารูปภาพมาตรฐานไม่สามารถวิเคราะห์ได้
สถานการณ์การใช้งาน
ในอดีต การใช้เครื่องมือค้นหา BigGo จำเป็นต้องป้อนคำสำคัญเพื่อค้นหาและเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ แม้ว่าแนวทางนี้จะเหมาะกับรายการที่มีข้อกำหนดเฉพาะที่ชัดเจน เช่น ส่วนประกอบคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ แต่ก็มีประสิทธิภาพน้อยกว่าสำหรับแฟชั่น เฟอร์นิเจอร์ หรือวัตถุที่มีรูปแบบและวัสดุหลากหลายที่ยากต่อการอธิบายด้วยข้อความ
การวางแนวผลิตภัณฑ์
ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือผลการค้นหา โดยเฉพาะเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับแฟชั่น มักจะนำไปสู่ฐานข้อมูลรูปภาพและภาพถ่ายเครื่องแต่งกายของผู้มีอิทธิพล การค้นหาตัวเลือกการซื้อโดยตรงบนแพลตฟอร์มการช็อปปิ้งเคยมีจำกัดหรือเป็นไปไม่ได้ด้วยซ้ำ ก่อนที่จะมีการเปิดตัว BIRSE ระบบค้นหารูปภาพอื่นๆ ก็มีฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกัน แต่ขนาดและความแม่นยำในการค้นหาไม่ได้โดดเด่นมากนัก ด้วยโมเดลพารามิเตอร์ที่สำคัญของ BigGo และฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์ท้องถิ่นกว่า 500 ล้านรายการ เรามุ่งมั่นที่จะเพิ่มขีดความสามารถของแอปพลิเคชันนี้ และช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
เพิ่มเติม
