智能电商搜索：希腊语、Greeklish 与真实库存

好的搜索，帮助访客找到真实存在且符合需求的产品。我们先分析失败查询、选择合适规则，再考虑加入 AI。

汇总无结果搜索、常见纠正与让访客困惑的分类。区分精确型号与描述性需求：前者需要严格匹配，后者可能受益于同义词或语义搜索。不会对所有字段采用相同容错程度，因为编码的一点变化就可能代表不同零件。

制定重音、大小写、常见转写与行业术语规则。例如，同一配件的不同称呼，在确为同义词时可指向同一分类。规则保持可检查，且不混淆品牌。拼写容错属于搜索引擎设置，并不一定需要生成式 AI。

索引需更新新编码、库存、价格与展示权限。B2B 客户不应看到无权访问的价格。尺寸、材料与兼容性筛选，应基于规范化属性。即使初步选择使用语义检索，最终结果仍须满足商业限制，并指向真实产品页。

语义搜索可以把需求映射到有用属性，但不能编造产品，或把未经确认的推荐当成事实。如果有对话助手，其答案应关联可用资料与真实商品。找不到合适结果时，应明确建议调整筛选或联系团队，而不是虚构答案。

用真实希腊语、Greeklish、拼写错误与产品编码建立测试集。在适当隐私规则下，测量无结果查询、产品选择与筛选使用。测试索引延迟或外部服务无响应时的行为。按分类评估成功与否：如果访客被引向不相关产品，整体点击增加并不够。