Tenk nytt om e-handel: Hvordan jeg brukte AI, LLM-er og vektordatabaser for å bygge en smartere Shopify-opplevelse

I løpet av de siste ukene har jeg navigert i en bølge av endring drevet av AI.

E-handelsområdet, spesielt rundt Shopify , er allerede overfylt med apper for alt fra anmeldelser til analyser. Men det reiste et kritisk spørsmål for meg:

Hva blir det neste?

De fleste Shopify butikkeiere leter ikke bare etter en annen app – de leter etter intelligente, personlige løsninger. De vil ha raskere svar, dypere innsikt og forenklede arbeidsflyter. Og det er der store språkmodeller (LLM-er) og generativ AI kommer inn i bildet.

Ideen: Shopify som handelsmotoren, AI som intelligenslaget

I mine samtaler med flere kunder, spesielt DTC-grunnleggere og ledere av CRO, la jeg merke til en vanlig trend. De ønsket å:

• Få tilgang til lagre data på en samtalebasert måte
• Automatiser kundespørringer med personlig kontekst
• Bruk AI til å generere innsikt og til og med e-poster

Så jeg begynte å lage prototyper av et AI-forbedret chatbot-system som kombinerer Shopify-data med kraften til semantisk søk ved hjelp av innebygginger og vektordatabaser.

Her er hva jeg gjorde trinn for trinn.

Trinn 1: Trekk ut data fra Shopify

Ved å bruke Shopifys Admin API, trakk jeg:

• Produktinformasjon (Tittel, Tagger, Beskrivelser, Inventar)
• Ordrer (status, oppfyllelse, levering osv.)
• Kunder (plassering, kjøpshistorikk, segmenteringskoder)

Dette dannet kjernedatasettet for å drive AI-laget.

// Example: Fetching products using Shopify Admin API (Node.js)
const shopify = new Shopify.Clients.Rest(SHOP, ACCESS_TOKEN);
const products = await shopify.get({ path: "products" });        

Trinn 2: Konverter og lagre data i en vektordatabase

Deretter trengte jeg en måte å søke semantisk på, ikke bare etter nøkkelord. Så jeg konverterte tekstdataene til innebygginger ved hjelp av OpenAIs Embedding API.

Jeg eksperimenterte med noen få vektordatabaser:

• ChromaDB – Lett og enkel å sette opp, men begrenset for skalering
• Pinecone – Flott for produksjon, veldig stabil og rask
• Milvus – Høy ytelse for store prosjekter, men litt tyngre å konfigurere

Hver av disse lagrer høydimensjonale vektorer som representerer Shopify-data – produkter, bestillinger, til og med tidligere chatter.

Trinn 3: Bruk OpenAI-innebygginger for semantisk forståelse

Når dataene ble vektorisert, brukte jeg OpenAIs tekst-innebygging-3-liten modell for å muliggjøre semantisk søk på tvers av produktkatalogen eller kundesamtaler.

Et søk som «Jeg ser etter en rød t-skjorte med 14 lengde» kan for eksempel nå returnere nøyaktige treff selv om de eksakte ordene ikke finnes i produkttittelen.

# Sample embedding code
response = openai.Embedding.create(
    input="Red t-shirt with size 14",
    model="text-embedding-3-small"
)        

Trinn 4: Koble til tredjeparts API-er

For å gå utover Shopify, integrerte jeg også andre apper som Klaviyo, Gorgias og tilpassede CRM-er ved å trekke dataene deres via APIer og bygge dem inn i samme vektorrom. Dette muliggjorde en mer helhetlig opplevelse på tvers av plattformer.

Trinn 5: Opprett et enhetlig /chat-endepunkt

Jeg bygde et sentralt /chat API-endepunkt som:

1. Godtar forespørsler på naturlig språk
2. Avgjør om svaret må inneholde sensitive data (Lik bestillingsstatus)
3. Enten

Eksempel:

POST /chat
{
  "query": "Can you tell me when my last order will arrive?"
}        

Hvis godkjenningen er bekreftet, kan svaret være:

{
  "response": "Your last order #2025 was shipped yesterday and is expected to arrive on May 16."
}        

Hvis den ikke er godkjent:

{
  "response": "Please log in to view your order details securely."
}        

Brukstilfeller i den virkelige verden

Nå med dette oppsettet kunne jeg håndtere to veldig forskjellige scenarier:

1. Kunden spør: "Hvor er bestillingen min?" → Systemet sjekker godkjenning, slår opp ordrehistorikk, svarer tilsvarende eller ber om pålogging
2. Kunden sier: "Jeg vil ha en rød skjorte under $ 30" → System spør vektor DB, returnerer de beste treffene fra Shopify produktkatalog

Hva blir det neste: LLM-er for CRO-er og CXO-er

Utover kundestøtte ser jeg et stort potensial i å bruke GenAI til:

• CXO-er som stiller spørsmål som "Hvilket produkt hadde høyest margin i Q1?" og får direkte innsikt fra dataene deres
• CRO-team som genererer kopivariasjoner eller priseksperimenter ved hjelp av AI-drevne forslag

Se for deg lederteam som chatter med forretningsdataene sine i stedet for å grave i dashbord.

Avsluttende tanker

AI er ikke bare en backend-funksjon. Det er i ferd med å bli det nye grensesnittet.

Dette eksperimentet beviste hvordan LLM-er, vektorsøk og Shopify APIer kan skape virkelig intelligente handelssystemer. Som utvikler eller grunnlegger, hvis du tenker utover appbutikken og inn i smartere, mer kontekstuelle e-handelsopplevelser, er det dit fremtiden er på vei.

Gi meg beskjed hvis du vil utforske eller samarbeide om å bygge AI-drevne handelsløsninger. Jeg har bare så vidt begynt.