编者注：本文是 AI On 系列博客文章，将探讨代理式 AI、聊天机器人和 copilot 的最新技术与实际应用。本系列还将重点介绍驱动先进 AI 智能体的 NVIDIA 软硬件，它们构成了 AI 查询引擎的基础，使这些引擎能够收集洞察并执行任务，从而深入改变人们的日常体验并重塑各行各业。

线上购物为消费者提供了海量的选择，使他们足不出户即可完成从选购到收货的全流程，享受极致便利。

然而，过度丰富的选择反而可能会引发决策疲劳，消费者难以在纷繁复杂的信息洪流中选择到所需要的商品。

通过部署 AI 智能体，零售商能够提升客户参与度，持续优化产品和服务，从而在快速变化的数字市场中保持竞争优势。

每项数字交互行为都会产生新的数据，这些高价值用户数据可赋能生成式 AI 和代理式 AI 工具，提供个性化推荐并提升在线销售额。NVIDIA 最新的《零售与快速消费品行业 AI 现状》报告显示，64% 布局投资数字零售 AI 技术的企业将超个性化推荐列为优先发展方向。

智能、无缝、个性化：客户体验的未来

AI 智能体通过以下维度显著改善零售业用户体验：

• 个性化体验：基于客户洞察和产品信息，数字助手能够提供公司顶尖销售顾问、造型师或设计师的专业知识，提供定制化产品推荐，优化决策路径，并提升转化率和客户满意度。
• 产品信息库：AI 智能体通过添加说明性标题、完善多维属性描述（如产品规格、质保信息、可持续性指标、使用场景等）来丰富产品目录。这提升了产品的可检索性，使推荐更具个性化且信息丰富，从而增强消费者的决策信心。
• 全渠道支持：AI 将线上线下体验无缝整合，促进数字和实体零售环境之间的流畅衔接。
• 虚拟试穿功能：客户可以轻松地将产品实时投射至自身或家中的场景，有助于管理他们对产品的期望，有效降低退货率。
• 24/7 全天候服务：AI 智能体可提供跨时区与语言的不间断客户支持。

AI 智能体在零售行业的真实应用

AI 正在重新定义数字商务，赋能零售商打造更丰富、更直观的购物体验。从使用精准、高质量的数据优化产品目录，到提高搜索相关性与提供个性化购物辅助，AI 智能体正在改变消费者线上发现、互动和购买商品的方式。

用于目录商品信息增强的 AI 智能体能够自动补充以消费者需求为核心的属性数据。这些属性包括尺寸、颜色、材质等基本参数，以及保修信息、兼容性等技术指标。

此外还有可持续性等场景属性，以及例如“适合徒步”的生活方式属性标注。AI 智能体还可以整合配送时间、退货政策等服务属性，提升商品的可见度与相关性，同时解决消费决策痛点，以优化购买转化效果。

亚马逊面临的双重挑战是：确保为消费者提供完整准确的产品信息，同时减少卖家创建产品列表所需的精力和时间。为此，该公司基于 NVIDIA TensorRT-LLM 库部署生成式 AI。允许卖家输入产品描述或 URL，由系统自动生成完整、丰富的产品列表。这不仅助力卖家触达更多客户、有效实现业务增长，同时使产品目录管理更灵活高效。 

专为搜索优化的 AI 智能体通过调用增强型数据，生成更准确且符合上下文语境的搜索结果。通过采用语义理解和个性化算法，这些智能体可以更好地将用户查询与目标产品精准匹配，从而打造更快速、更直观的搜索体验。

亚马逊音乐通过基于 Amazon SageMaker 平台的 NVIDIA Triton 推理服务器和 NVIDIA TensorRT 软件开发套件，成功优化其搜索功能，包括向量搜索和基于 Transformer 的拼写纠错模型。

实际应用表明：当用户搜索音乐时，即使出现拼写错误或模糊表述的搜索词，他们仍然可以快速获取目标音乐内容。这些优化使搜索栏更加高效且用户友好，从而缩短了搜索时间，并将亚马逊音乐的成本降低了 73%。

AI 智能体购物助手在增强的产品目录和优化搜索功能的基础上演进。它们以细节丰富、关联紧密的对话方式提供个性化推荐并解答问题，在全面了解产品和用户意图的情况下引导消费者完成购物流程。

领先的 IT 顾问 SoftServe 推出了基于用于零售购物助手的 NVIDIA AI Blueprint 开发的 SoftServe 生成式 AI 购物助手。SoftServe 的购物助手通过帮助客户快速高效地发现产品并获取详细的产品信息，打造无缝衔接的沉浸式购物体验，其突出的创新点是虚拟试穿功能，让客户可以实时看到衣服和配饰穿戴在身上的效果。

定义强大 AI 购物智能体的基本特征

高度智能的 AI 购物助手旨在实现多模态，通过大语言模型 (LLM) 和视觉语言模型理解文本图像、语音等提示词。这些 AI 智能体可以同时搜索多个商品，完成复杂的任务（例如创建旅行衣橱），并回答上下文问题，如产品是否防水或是否需要干洗。

这种高度复杂的功能为用户提供了与公司顶尖销售人员互动般的体验，以自然、直观的方式向客户提供信息。

借助软件构建模块，开发人员可以设计具有各种功能的 AI 智能体。

强大的零售购物智能体的构建模块包括：

• 多模态和多查询功能：这些智能体可以处理和响应融合文本和图像的查询，提升搜索流程的灵活性与用户友好度。它们还可以轻松扩展以支持语音等模态。
• 与大语言模型 (LLM) 的集成：高级 LLM (例如 NVIDIA Llama Nemotron 系列) 为 AI 购物助手带来推理能力，使其能够进行自然、类似人类的交互。NVIDIA NIM 微服务提供行业标准的应用程序编程接口，可轻松集成到 AI 应用、开发框架和工作流程中。
• 结构化和非结构化数据的管理：NVIDIA NeMo Retriever 微服务提供提取、嵌入和理解零售商相关数据源的能力，例如客户偏好、购买记录、产品目录的文本和图像数据等，从而确保 AI 智能体的响应是相关、准确且符合上下文语境。
• 保障品牌安全、紧扣主题的对话：NVIDIA NeMo Guardrails 旨在确保与购物助手的对话保持安全且紧扣主题，从而维护品牌价值并增强客户信任。
• 最先进的仿真工具：NVIDIA Omniverse 平台及合作伙伴仿真技术可以实现产品在物理精确空间中的可视化呈现。例如，消费者可以预览沙发摆放在自己客厅中的效果。

通过使用这些关键技术，零售商可以设计出超出客户期望的 AI 购物智能体，从而提高满意度和运营效率。

利用 AI 智能体的零售组织将获得不断进化的能力，例如通过增强的预测分析实现更个性化的推荐。

AI 与增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 技术的深度结合，将创造更具沉浸感和交互性的购物环境。这一技术融合将带来前所未有的购物体验：沉浸度更高、操作更便捷、更以消费者需求为核心。

了解有关用于零售购物助手的 AI Blueprint 的更多信息。