Repensando o comércio eletrônico: como usei IA, LLMs e bancos de dados vetoriais para criar uma experiência mais inteligente no Shopify

Nas últimas semanas, tenho navegado em uma onda de mudanças alimentada pela IA.

O espaço de comércio eletrônico, especialmente em torno do Shopify , já está repleto de aplicativos para tudo, desde avaliações a análises. Mas isso levantou uma questão crítica para mim:

O que vem a seguir?

A maioria dos lojistas da Shopify não está apenas procurando outro aplicativo, eles estão procurando soluções inteligentes e personalizadas. Eles querem respostas mais rápidas, insights mais profundos e fluxos de trabalho simplificados. E é aí que os modelos de linguagem grandes (Mestres em Direito) e IA generativa entram em jogo.

A ideia: Shopify como mecanismo de comércio, IA como camada de inteligência

Em minhas conversas com vários clientes, especialmente fundadores da DTC e chefes de CRO, notei uma tendência comum. Eles queriam:

• Acesse os dados da loja de forma conversacional
• Automatize as consultas dos clientes com contexto personalizado
• Use IA para gerar insights e até e-mails

Então, comecei a prototipar um sistema de chatbot aprimorado por IA que combina dados do Shopify com o poder da pesquisa semântica usando incorporações e bancos de dados vetoriais.

Aqui está o que eu fiz passo a passo.

Etapa 1: extrair dados do Shopify

Usando a API de administração do Shopify, puxei:

• Informações sobre o produto (título, tags, descrições, inventário)
• Ordens (status, cumprimento, entrega, etc.)
• Clientes (localização, histórico de compras, tags de segmentação)

Isso formou o conjunto de dados principal para alimentar a camada de IA.

// 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" });        

Etapa 2: converter e armazenar dados em um banco de dados vetorial

Em seguida, eu precisava de uma maneira de pesquisar semanticamente, não apenas por palavras-chave. Então, converti os dados textuais em incorporações usando a API de incorporação da OpenAI.

Eu experimentei alguns bancos de dados vetoriais:

• ChromaDB – Leve e fácil de configurar, mas limitado para dimensionamento
• Pinha – Ótima para produção, muito estável e rápida
• Milvus – Alto desempenho para projetos de grande escala, mas um pouco mais pesado de configurar

Cada um deles armazena vetores de alta dimensão que representam dados da Shopify - produtos, pedidos e até bate-papos anteriores.

Etapa 3: use incorporações OpenAI para compreensão semântica

Depois que os dados foram vetorizados, usei o modelo text-embedding-3-small da OpenAI para permitir a pesquisa semântica no catálogo de produtos ou conversas com clientes.

Por exemplo, uma consulta como "Estou procurando uma camiseta vermelha com comprimento 14" agora pode retornar correspondências precisas, mesmo que essas palavras exatas não existam no título do produto.

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

Etapa 4: conectar APIs de terceiros

Para ir além do Shopify, também integrei outros aplicativos como Klaviyo, Górgias e CRMs personalizados, extraindo seus dados por meio de APIs e incorporando-os no mesmo espaço vetorial. Isso permitiu uma experiência mais holística e multiplataforma.

Etapa 5: Criar um ponto de extremidade /chat unificado

Eu construí um endpoint central da API /chat que:

1. Aceita consultas de linguagem natural
2. Determina se a resposta precisa incluir dados confidenciais (como status do pedido)
3. Tampouco

Exemplo:

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

Se a autenticação for verificada, a resposta poderá ser:

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

Se não for autenticado:

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

Casos de uso do mundo real

Agora, com essa configuração, eu poderia lidar com dois cenários muito diferentes:

1. O cliente pergunta: "Onde está meu pedido?" → O sistema verifica a autenticação, consulta o histórico de pedidos, responde de acordo ou solicita login
2. O cliente diz: "Eu quero uma camisa vermelha abaixo de US $ 30" → O sistema consulta o vetor DB, retorna as melhores correspondências do catálogo de produtos do Shopify

O que vem a seguir: LLMs para CROs e CXOs

Além do suporte ao cliente, estou vendo um enorme potencial no uso do GenAI para:

• CXOs fazendo perguntas como "Qual produto teve a maior margem no 1º trimestre?" e obtendo insights diretos de seus dados
• Equipes de CRO gerando variações de cópia ou experimentos de preços usando sugestões baseadas em IA

Imagine equipes de liderança conversando com seus dados de negócios em vez de vasculhar painéis.

Considerações Finais

A IA não é apenas um recurso de back-end. Está se tornando a nova interface.

Esse experimento provou como LLMs, pesquisa vetorial e APIs da Shopify podem criar sistemas de comércio verdadeiramente inteligentes. Como desenvolvedor ou fundador, se você está pensando além da loja de aplicativos e em experiências de comércio eletrônico mais inteligentes e contextuais, é para onde o futuro está indo.

Deixe-me saber se você gostaria de explorar ou colaborar na construção de soluções de comércio baseadas em IA. Estou apenas começando.