BIRSE

Le nouveau service du site Web de comparaison de prix BigGo, BIRSE, marque une avancée significative dans la recherche d'informations. Essentiellement, BIRSE est un système de « recherche visuelle » qui se distingue considérablement dans sa philosophie de conception, sa présentation des résultats et sa compréhension générale par rapport à ce que la plupart des gens perçoivent communément comme une « recherche d'images ».

Une nouvelle percée

BIRSE s'appuie sur des outils génératifs, établissant un modèle d'apprentissage sans échantillon qui combine texte et images. Ce système de recherche d'images innovant, tout comme les célèbres Vision Language Models (LLM), possède des capacités de « compréhension d'images ». Elle va au-delà des simples apparences et des couleurs, lui permettant d’identifier des images ayant un sens commun. Cela inclut des caractéristiques telles que la texture et le style d'un élément, résolvant la complexité de l'expression de certains attributs avec des mots que les recherches d'images standard ne peuvent pas analyser.

Scénarios d'application

Dans le passé, l'utilisation du moteur de recherche BigGo nécessitait la saisie de mots-clés pour interroger et comparer les produits. Bien que cette approche convienne aux articles ayant des spécifications explicites, comme les composants informatiques et électroniques, elle est moins efficace pour la mode, les meubles ou les objets aux styles et matériaux variés difficiles à décrire textuellement.

Orientation produit

Un autre défi est que les résultats de recherche, en particulier pour le contenu lié à la mode, mènent souvent à des bases de données d'images et à des photos de tenues d'influenceurs. Auparavant, trouver des options d’achat direct sur les plateformes d’achat était limité, voire impossible. Avant l’introduction de BIRSE, d’autres systèmes de recherche d’images offraient des fonctionnalités similaires, mais leur échelle et leur précision de recherche n’étaient pas particulièrement remarquables. Avec les modèles de paramètres substantiels de BigGo et une base de données de 500 millions de produits locaux, nous visons à améliorer les capacités de cette application et à aider les utilisateurs à localiser rapidement les produits souhaités.