要将向量搜索与 Shopify、Magento 等平台或自定义店面集成，您需要将向量数据库或搜索引擎连接到您的产品数据并修改搜索界面。向量搜索使用机器学习模型将数据（如产品描述）表示为数值向量，从而实现基于相似度的搜索。这使得用户可以使用自然语言或模糊描述查找产品，优于传统的关键词匹配。该过程涉及为您的产品数据生成向量嵌入，将其存储在向量数据库中，并在用户搜索时查询它们。
对于 Shopify，您可以使用其 REST 或 GraphQL API 提取产品数据并将其处理成向量。OpenAI 的嵌入 API 或开源模型（如 Sentence-BERT）等工具可以从文本生成向量。接下来，将这些向量存储在专用的向量数据库中，如 Pinecone、Milvus 或 Weaviate。要将其与 Shopify 的前端集成，请将默认搜索替换为将用户查询发送到向量数据库的自定义应用或中间件。例如，使用 Node.js 构建的 Shopify 应用可以拦截搜索请求，将查询转换为向量，并从向量数据库返回匹配的产品。您需要处理 Shopify 产品更新与向量数据库之间的实时同步，以保持结果准确。
对于 Magento，方法类似，但需要更深度的后端集成。使用 Magento 基于 PHP 的模块系统挂接到其搜索功能。通过其 REST API 或直接从数据库中提取产品数据，生成嵌入，并将其存储在向量数据库中。覆盖 Magento 的默认搜索控制器，将查询路由到您的向量搜索服务。对于自定义店面，您拥有完全控制权：构建一个接受搜索查询、将其转换为向量并查询您的数据库的 API 端点。使用 Flask (Python) 或 Express (Node.js) 等框架创建此服务，并通过 HTTP 请求将其与前端集成。如果您已经在使用 Elasticsearch 的向量搜索插件或 Supabase 的 pgvector 扩展，这些工具可以简化实现。性能优化（例如缓存频繁查询或按产品类别进行预过滤）对于所有平台都至关重要，以确保低延迟。