Tänk om e-handel: Hur jag använde AI, LLM och vektordatabaser för att bygga en smartare Shopify Experience

Under de senaste veckorna har jag navigerat i en våg av förändring som drivs av AI.

E-handelsutrymmet, särskilt runt Shopify , är redan fullt av appar för allt från recensioner till analyser. Men det väckte en viktig fråga för mig:

Vad händer härnäst?

De flesta Shopify-butiksägare letar inte bara efter en annan app – de letar efter intelligenta, personliga lösningar. De vill ha snabbare svar, djupare insikter och förenklade arbetsflöden. Och det är där de stora språkmodellerna (LLM:er) och generativ AI kommer in i bilden.

Idén: Shopify som handelsmotor, AI som intelligenslager

I mina samtal med flera kunder, särskilt DTC:s grundare och chefer för CRO, märkte jag en vanlig trend. De ville:

• Få åtkomst till lagra data på ett konversationsbaserat sätt
• Automatisera kundfrågor med personligt sammanhang
• Använd AI för att generera insikter och till och med e-postmeddelanden

Så jag började skapa en prototyp av ett AI-förbättrat chatbot-system som kombinerar Shopify-data med kraften i semantisk sökning med hjälp av inbäddningar och vektordatabaser.

Här är vad jag gjorde steg för steg.

Steg 1: Extrahera data från Shopify

Med hjälp av Shopifys Admin API drog jag:

• Produktinformation (titel, taggar, beskrivningar, inventering)
• Beställningar (status, uppfyllelse, leverans etc.)
• Kunder (plats, köphistorik, segmenteringstaggar)

Detta utgjorde den grundläggande datauppsättningen för att driva AI-lagret.

// 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" });        

Steg 2: Konvertera och lagra data i en vektordatabas

Därefter behövde jag ett sätt att söka semantiskt, inte bara efter nyckelord. Så jag konverterade textdata till inbäddningar med hjälp av OpenAI:s inbäddnings-API.

Jag experimenterade med några vektordatabaser:

• ChromaDB – Lätt och enkel att installera, men begränsad för skalning
• Pinecone – Perfekt för produktion, mycket stabil och snabb
• Milvus – Högpresterande för storskaliga projekt, men lite tyngre att konfigurera

Var och en av dessa lagrar högdimensionella vektorer som representerar Shopify-data – produkter, beställningar, till och med tidigare chattar.

Steg 3: Använd OpenAI-inbäddningar för semantisk förståelse

När datan var vektoriserad använde jag OpenAI:s text-embedding-3-small-modell för att möjliggöra semantisk sökning i produktkatalogen eller kundkonversationer.

Till exempel kan en fråga som "Jag letar efter en röd t-shirt med längd 14" nu returnera korrekta matchningar även om de exakta orden inte finns i produkttiteln.

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

Steg 4: Anslut API:er från tredje part

För att gå utöver Shopify integrerade jag också andra appar som Klaviyo, Gorgias och anpassade CRM:er genom att hämta deras data via API:er och bädda in dem i samma vektorutrymme. Detta möjliggjorde en mer holistisk, plattformsoberoende upplevelse.

Steg 5: Skapa en enhetlig /chat-slutpunkt

Jag har skapat en central /chat API-slutpunkt som:

1. Accepterar frågor på naturligt språk
2. Avgör om svaret måste innehålla känsliga data (Gilla orderstatus)
3. Antingen

Exempel:

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

Om autentiseringen verifieras kan svaret bli:

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

Om den inte autentiseras:

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

Användningsfall i den verkliga världen

Nu med den här inställningen kunde jag hantera två mycket olika scenarier:

1. Kunden frågar: "Var är min beställning?" → Systemet kontrollerar autentisering, letar upp orderhistorik, svarar i enlighet med detta eller ber om inloggning
2. Kunden säger: "Jag vill ha en röd skjorta under $30" → System frågar vektor DB, returnerar bästa matchningar från Shopify produktkatalog

Vad kommer härnäst: LLM:er för CRO:er och CXO:er

Utöver kundsupport ser jag en enorm potential i att använda GenAI för:

• CXO:er ställer frågor som "Vilken produkt hade den högsta marginalen under Q1?" och får direkta insikter från sina data
• CRO-team som genererar kopieringsvarianter eller prisexperiment med hjälp av AI-drivna förslag

Föreställ dig att ledningsgrupper chattar med sina affärsdata i stället för att gräva i instrumentpaneler.

Avslutande tankar

AI är inte bara en backend-funktion. Det håller på att bli det nya gränssnittet.

Detta experiment visade hur LLM:er, vektorsökning och Shopify API:er kan skapa verkligt intelligenta handelssystem. Som utvecklare eller grundare, om du tänker bortom appbutiken och in i smartare, mer kontextuella e-handelsupplevelser, är det dit framtiden är på väg.

Berätta för mig om du vill utforska eller samarbeta för att skapa AI-drivna handelslösningar. Jag har bara börjat.