BIRSE

BIRSE ricerca immagini, trova prodotti e confronta i prezzi in modo accurato.

Il nuovo servizio del sito web di confronto prezzi BigGo, BIRSE, segna un passo avanti significativo nel recupero delle informazioni. Essenzialmente, BIRSE è un sistema di "ricerca visiva" con una distinzione sostanziale nella filosofia di progettazione, nella presentazione dei risultati e nella comprensione generale rispetto a ciò che la maggior parte delle persone comunemente percepisce come "ricerca di immagini".

Una nuova svolta

BIRSE si basa su strumenti generativi, stabilendo un modello di apprendimento a campione zero che combina testo e immagini. Questo innovativo sistema di ricerca di immagini, proprio come i rinomati Vision Language Models (LLM), possiede capacità di "comprensione delle immagini". Va oltre le mere apparenze e colori, permettendo di identificare immagini dal significato condiviso. Ciò include caratteristiche come la trama e lo stile di un articolo, risolvendo la complessità di esprimere determinati attributi in parole che le ricerche di immagini standard non possono analizzare.

Scenari applicativi

In passato, l'utilizzo del motore di ricerca BigGo richiedeva l'inserimento di parole chiave per interrogare e confrontare i prodotti. Sebbene questo approccio sia adatto ad articoli con specifiche esplicite, come componenti di computer ed elettronica, è meno efficace per la moda, i mobili o oggetti con vari stili e materiali difficili da descrivere testualmente.

Orientamento al prodotto

Un’altra sfida è che i risultati di ricerca, soprattutto per i contenuti legati alla moda, spesso portano a database di immagini e foto di outfit degli influencer. Trovare opzioni di acquisto diretto sulle piattaforme di shopping era limitato o addirittura impossibile. Prima dell’introduzione di BIRSE, altri sistemi di ricerca di immagini offrivano funzionalità simili, ma la loro scala e precisione di ricerca non erano particolarmente eccezionali. Con i sostanziali modelli di parametri di BigGo e un database di 500 milioni di prodotti locali, miriamo a migliorare le capacità di questa applicazione e aiutare gli utenti a individuare rapidamente i prodotti desiderati.