Be-Cause.shop: Recomendaciones de Moda Ética Impulsadas por IA

Implementamos para Be-Cause.shop un sistema innovador de recomendaciones combinando RAG y LLM, permitiendo sugerencias personalizadas. Esta solución optimizada en la nube ha mejorado significativamente la experiencia del usuario mientras mantiene costos operativos controlados.

SOBRE EL CLIENTE

Be-Cause.shop se destaca como pionero en moda ética y responsable. La plataforma reúne a una comunidad comprometida de marcas sostenibles y consumidores conscientes, creando un ecosistema único en el sector de la moda online.

DESAFÍO

Be-Cause.shop enfrenta tres desafíos principales en su misión de ofrecer una experiencia de compra personalizada:

Conexiones de Base de Datos

La integración y sincronización con múltiples fuentes de datos de productos requieren una arquitectura robusta capaz de manejar diferentes formatos y estructuras de datos mientras mantiene su consistencia.

Coincidencia Relevante de IA

Desarrollar algoritmos de coincidencia de IA capaces de analizar efectivamente las solicitudes de los usuarios y proporcionar recomendaciones verdaderamente relevantes es un desafío técnico importante. La IA debe comprender las preferencias reales de los usuarios y adaptarse a sus necesidades cambiantes.

Velocidad de Procesamiento

El rendimiento es crucial: los usuarios deben recibir instantáneamente resultados que coincidan con sus expectativas. Esto requiere una optimización avanzada de los tiempos de respuesta, desde el análisis de preferencias hasta la visualización de productos recomendados.

SOLUCIÓN

Nuestro enfoque gira en torno a tres componentes principales:

Sistema de Recomendación RAG

• Cálculo de vectores/embeddings para cada producto

• Uso de MongoAtlas para almacenamiento de embeddings

• Indexación inteligente de productos para tiempo de respuesta ultrarrápido

• Búsqueda semántica avanzada

Validación LLM

• Integración de GPT-4o Mini para optimización de costos

• Verificación de consistencia de recomendaciones y ajuste

• Generación de explicaciones personalizadas

Infraestructura en la Nube

• Despliegue en la nube para escalabilidad óptima

• Optimización de costos operativos

• Monitoreo de rendimiento en tiempo real

METODOLOGÍA

El proyecto se llevó a cabo con un equipo reducido compuesto por:

• 1 experto en IA

• 1 desarrollador full-stack

• 1 product owner

El desarrollo se realizó en iteraciones de dos semanas, con fases sistemáticas de prueba y despliegue gradual a staging y luego a producción.

EJEMPLO CONCRETO

Solicitud del Usuario:

"Busco ropa casual para la oficina que sea elegante y eco-responsable. Prefiero tonos neutros y tengo un presupuesto de alrededor de 200€."

Análisis de IA:

1. RAG identifica criterios clave:

   • Uso: ropa casual para oficina
   • Estilo: elegante pero casual
   • Valores: eco-responsable
   • Preferencia de color: tonos neutros
   • Presupuesto: 200€

2. LLM valida consistencia y genera respuesta personalizada:

"Aquí tienes una selección que coincide con tu estilo business casual eco-responsable:

Conjunto Propuesto:

• Camisa fluida beige Tencel™ de EcoWear - 75€ Fabricada en Francia con fibras biodegradables

• Pantalón recto topo de algodón orgánico de GreenStyle - 89€ Producción certificada de comercio justo

• Accesorio: Cinturón de corcho natural de Cork Fashion - 35€ Alternativa al cuero vegana

Total: 199€

Estas piezas son fácilmente combinables entre sí y con tu guardarropa existente. El Tencel™ ofrece excelente comodidad para la oficina mientras es respetuoso con el medio ambiente. ¿Te gustaría ver otras combinaciones en estos tonos?

RESULTADOS

Nuestro sistema de recomendación combinando RAG y LLM empuja los límites de la personalización en e-commerce. Al combinar el poder de la búsqueda semántica con modelos de lenguaje, ofrecemos a los usuarios una experiencia de compra verdaderamente personalizada:

Rendimiento Técnico

• Tiempo de respuesta rápido gracias a la optimización en la nube
• Sistema escalable según el volumen de consultas
• Costos operativos controlados gracias al uso de GPT-4 Mini

Experiencia de Usuario

• Recomendaciones más relevantes basadas en solicitudes específicas
• Sugerencias adaptadas a las solicitudes del usuario
• Respuestas personalizadas con explicaciones claras

Impacto Empresarial

• Mejor visibilidad de productos
• Destaque efectivo de compromisos de marca
• Facilitación del descubrimiento de productos que coinciden con los criterios del usuario

PERSPECTIVAS

Las perspectivas tras el éxito de esta primera fase abren el camino a varios desarrollos prometedores: integración de análisis predictivo de tendencias, consideración de compras similares, mejora continua del modelo de recomendación y mayor personalización de las explicaciones.