Gdy połączymy Text-to-SQL z RAG (Retrieval-Augmented Generation), otrzymujemy system, który nie tylko zwraca najbardziej trafne wyniki, ale także generuje odpowiedzi w języku naturalnym oraz inteligentne rekomendacje zakupowe. Jak to działa i jakie korzyści przynosi?

Jak Text-to-SQL ułatwia precyzyjne wyszukiwanie?

Text-to-SQL przekształca pytania klientów w języku naturalnym na zapytania SQL, które pobierają dokładnie te dane, których klient potrzebuje.

Przykład:
Klient pyta:
„Szukam odkurzacza piorącego do 1500 zł z mocą powyżej 600W”

Zamiast zwracać setki niepasujących modeli, system tworzy precyzyjne zapytanie SQL:

Efekt: Klient dostaje tylko te odkurzacze, które spełniają jego wymagania, bez konieczności ręcznego ustawiania filtrów.

Jednak na tym etapie proces się nie kończy. Samo wyświetlenie listy produktów to za mało – użytkownicy oczekują jasnych rekomendacji oraz uzasadnienia wyboru.

Od precyzyjnych wyników do rekomendacji w języku naturalnym

Zawężone wyniki wyszukiwania są podstawą do generowania naturalnych odpowiedzi i propozycji zakupu.

Przykład:
Na podstawie powyższego zapytania system może odpowiedzieć w sposób zrozumiały dla klienta:

„Znalazłem dla Ciebie 3 modele odkurzaczy piorących do 1500 zł z mocą powyżej 600W. Najlepszy wybór to XYZ-500, ponieważ ma najwyższą skuteczność czyszczenia i dobre opinie użytkowników. Alternatywnie możesz wybrać ABC-300, który jest tańszy, ale ma mniejszy zbiornik na wodę.”

Dzięki temu klient nie tylko dostaje wyniki, ale także rozumie, dlaczego są one dla niego najlepsze.

Jak generować trafne rekomendacje?

Odpowiedzi w języku naturalnym mogą uwzględniać:

• ‍Najwyżej oceniane produkty wśród zwróconych wyników.‍
• Cechy wyróżniające każdy produkt – np. dłuższa gwarancja, lepsza wydajność.‍
• Opcje alternatywne – np. produkt w wyższej cenie, ale z lepszymi parametrami.‍
• Dane historyczne – np. „80% klientów, którzy szukali podobnego produktu, wybrało model XYZ.”

Jak systemy RAG wykorzystują Text-to-SQL?

RAG to technologia, która łączy generatywną sztuczną inteligencję z bazami danych, umożliwiając dostęp do najnowszych informacji w czasie rzeczywistym.

Dzięki temu chatbot lub wyszukiwarka może nie tylko pobierać dane na podstawie zapytań Text-to-SQL, ale także:

• Sprawdzać aktualne ceny i dostępność produktów.
• Analizować opinie użytkowników i generować podsumowania.
• Uwzględniać promocje i rekomendować najlepsze oferty.

Przykład połączenia Text-to-SQL i RAG

Klient pyta:
„Czy są dostępne laptopy ASUS z procesorem i7 do 4000 zł?”

Etap 1: Wyszukiwanie w bazie SQL

Etap 2: Pobranie aktualnych danych z systemu RAG

• Sprawdzenie czy produkty są dostępne.
• Pobranie najnowszych opinii.
• Analiza aktualnych promocji.

Etap 3: Generowanie odpowiedzi w języku naturalnym

„Znalazłem 2 laptopy ASUS z procesorem i7 do 4000 zł. Pierwszy to model ASUS VivoBook 15 – jest lekki i ma długi czas pracy na baterii. Drugi to ASUS TUF Gaming – ma lepszą kartę graficzną, ale jest cięższy. W tej chwili ASUS VivoBook jest objęty 10% rabatem, więc to świetna okazja.”

Efekt: Klient dostaje nie tylko listę laptopów, ale także gotową analizę i rekomendację dopasowaną do jego potrzeb.

Gdzie można wykorzystać Text-to-SQL i RAG w e-commerce?

• Inteligentne wyszukiwanie – klienci mogą wyszukiwać produkty tak, jak mówią.
• Dynamiczne filtrowanie – system automatycznie zawęża wyniki bez potrzeby ręcznego ustawiania filtrów.‍
• Szybkie porównywanie – chatbot może zestawić produkty i wskazać najlepszy wybór.‍
• Personalizowane rekomendacje – użytkownicy otrzymują propozycje z jasnym uzasadnieniem.

Przykładem wdrożenia tej technologii jest system X-TALK, który łączy Text-to-SQL z RAG, pozwalając na precyzyjne wyszukiwanie produktów w języku naturalnym oraz dynamiczne generowanie rekomendacji na podstawie rzeczywistych danych.

Korzyści z wdrożenia Text-to-SQL w e-commerce‍

• ‍Skrócenie czasu wyszukiwania – klienci szybko znajdują dokładnie to, czego szukają.‍
• Inteligentne rekomendacje – chatboty nie tylko zwracają wyniki, ale też pomagają w wyborze.‍
• Lepsza konwersja – klienci częściej dokonują zakupu, gdy otrzymują jasne uzasadnienie wyboru.‍
• Mniejsza liczba zwrotów – dobrze dopasowane produkty oznaczają mniej nietrafionych zakupów.‍
• Personalizacja doświadczenia zakupowego – klienci czują, że system „rozumie” ich potrzeby.

Lepsze wyszukiwanie, trafniejsze rekomendacje i realne korzyści

Text-to-SQL w połączeniu z RAG to potężne narzędzie dla e-commerce. Pozwala ono nie tylko na precyzyjne wyszukiwanie produktów, ale także na generowanie inteligentnych rekomendacji w języku naturalnym.

Dzięki tej technologii klienci nie tylko szybciej znajdują odpowiednie produkty, ale także otrzymują uzasadnienie, dlaczego dany wybór jest najlepszy – co prowadzi do większej satysfakcji i wyższej sprzedaży.

Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce? Wdrożenie takich rozwiązań, jak X-TALK - opracowanych przez nasz software house - pozwala znacząco podnieść jakość obsługi klienta w Twoim sklepie.