是的，您可以使用现代机器学习技术和语义搜索工具为新产品线实施零样本搜索。 零样本搜索允许系统处理它没有明确训练过的查询或类别，方法是利用理解通用语言模式的预训练模型。 例如，如果您正在构建一个产品搜索系统，并且想要添加一个新类别，例如“可持续厨房用具”，而无需重新训练模型，零样本方法可以根据语义相似性将用户查询映射到这些新项目。 这种方法依赖于像 BERT、Sentence-BERT 或 CLIP 这样的模型，这些模型将文本（或图像）编码成向量，捕获上下文含义，从而可以比较未见过的数据和查询。
要实现这一点，首先使用预训练模型将产品描述和用户查询编码为向量嵌入。 对于基于文本的搜索，像 Sentence-BERT 这样的模型是有效的，因为它生成针对语义相似性优化的密集向量。 假设您的产品数据库包含来自新的环保系列的“可重复使用的竹吸管”或“有机棉围裙”等项目。 当用户搜索“环保厨房产品”时，系统会将查询和产品描述都转换为向量，并计算相似度分数（例如，使用余弦相似度）。 像 FAISS 或 Annoy 这样的工具可以有效地搜索大型向量数据库，以返回最相关的匹配项，即使这些产品不是原始训练数据的一部分。
挑战包括确保预训练模型的词汇和领域知识与您的产品线对齐。 例如，像“可生物降解硅胶”这样的利基术语可能在通用模型中没有很好的表示，从而导致次优的结果。 为了缓解这种情况，如果有领域特定数据可用，则在领域特定数据上微调模型，或者使用将零样本语义搜索与基于关键词的过滤器相结合的混合方法（例如，使用“可持续性”属性标记产品）。 测试至关重要：使用真实世界的查询评估性能，并迭代模型或数据预处理。 通过将语义理解与可扩展的基础设施相结合，零样本搜索可以适应新的产品线，而无需代价高昂的重新训练。