Busca inteligente própria para e-commerce
Um mecanismo de busca próprio para a loja virtual, com ranking híbrido entre texto e vetores, no lugar de um SaaS de terceiros.
Problema que resolve
A busca interna é um caminho importante até a compra. Quando ela depende de correspondência exata, termos imprecisos e sinônimos não levam ao produto certo. E, com um serviço de terceiros, a loja tem custo recorrente e controle limitado sobre os resultados.
Como funciona
Um índice próprio é alimentado a partir do catálogo da loja e atualizado periodicamente. Uma API de busca responde às consultas, e um painel de gestão acompanha o uso.
- Ranking híbrido. A busca textual, com pesos por campo (título acima de categoria e descrição), é combinada com a busca semântica por vetores.
- Código exato. O cliente também encontra o produto pelo código exato.
- Autocomplete. Os resultados aparecem enquanto o usuário digita. Com cache de vetores e busca só textual durante a digitação, a latência fica baixa.
- Script leve na loja. Um script substitui a busca nativa e pode ser desligado por parâmetro.
O que entrega
- Resultados relevantes mesmo com termos imprecisos ou sinônimos
- Produtos esgotados continuam encontráveis, mas rebaixados
- Ordenação por relevância, mais vendidos e preço
- Painel com termos mais buscados e buscas sem resultado
- Independência de SaaS de terceiros
Stack
- Node.js/TypeScript (API serverless)
- PostgreSQL com pgvector e full-text search
- OpenAI embeddings
- Next.js (painel de gestão)
- n8n (atualização periódica do índice)
- Vercel