视觉语言模型 (VLM) 通过使系统能够处理和连接视觉和文本数据来改善电子商务中的用户交互，从而创造更直观、更高效的购物体验。这些模型可以同时分析图像和文本，使平台能够理解产品属性、用户查询以及它们之间的上下文关系。例如，用户可以通过输入查询或上传照片来搜索“条纹蓝色衬衫”，VLM 可以通过识别图像中的图案和颜色同时解释文本，将这两种方法与相关产品进行匹配。这种双重功能减少了产品发现中的摩擦，并帮助用户更快地找到商品。
一个关键应用是增强搜索准确性和个性化。传统的基于关键词的搜索通常难以处理模糊的术语或视觉描述，但 VLM 可以将图像特征（如形状、纹理或风格）与产品描述进行交叉引用以优化结果。例如，如果用户搜索“适合夏季的正式鞋”，该模型可以识别产品图像中的轻便材料或露趾设计，同时过滤掉靴子等冬季专用商品。此外，VLM 还可以实现视觉推荐：如果客户查看一件红色连衣裙，系统可以通过分析图像中的颜色和风格兼容性来推荐搭配的配饰，即使客户没有明确提及这些商品。
VLM 还提高了可访问性并支持自动化。语言能力有限或有视力障碍的用户可以使用图像而不是文本进行交互，例如上传所需产品的截图。由 VLM 支持的产品图像自动 alt-text 生成为屏幕阅读器提供了详细描述，使平台更具包容性。此外，与 VLM 集成的聊天机器人可以通过分析产品图像和库存数据来回答诸如“这款沙发有米色吗？”之类的问题，从而减少对手动客户支持的依赖。这些功能通过统一视觉和文本数据管道来简化开发人员的工作流程，简化了诸如目录标签或推荐引擎训练等任务。