Как добавить функцию поиск по фото в свой интернет магазин?

Ссылка скопирована
GPT
1 ответ

Кто знает есть ли плагины для вордпресс для внедрения на сайт функции поиск товара по фото.

Дополнительные вопросы

понты, еще в чат gpt добавь, чтобы покупанов впечатлить. Реально там много товаров ? Больше чем в озоне.

  • psiklop, 10к мало для тебя?:
  • Romineotayo, ха конечно, текстовый поиск не катит ? Есть что-то неописуемое ?
  • psiklop, Суть в том что я импортировал товары из китайский площадок так что искать по тексту не особо имеется смысл т.к перевод товаров корявый. Вопросы есть?
    Жду очередной твой высерный вопрос.
  • ZENCO, на твой высерный вопрос, кроме меня никто и внимания не обратил, так что удачи. И на будущее: не делай гавно-магазины, технологии им не помогут.
  • psiklop, ) Слабый. На твои вопросы я ответил по факту. Продолжаешь задавать глупые вопросы со своим лоу iq.
  • ZENCO, согласен, но не отчаивайся, все начинают с ненужного, как и ты.
  • Ответы:

    Полно алгоритмов поиска по изображению, на Хабре есть статьи

    • у него высокий iq, нужен плагин.
    Нужно решить такую задачу?

    Опишите проблему, и специалист поможет с настройкой, исправлением ошибки или доработкой сайта. Подберём понятный план работ без лишней переписки.

    Заказать помощь
    Лучший ответ
    1
    Виктор Sys Ответ

    Поиск товара по фото для WordPress/WooCommerce возможен, но это не обычный плагин поиска по названию. Такая функция должна сравнивать изображение пользователя с изображениями товаров. Если товаров около 10 тысяч, задача уже не игрушечная: нужно заранее подготовить индекс изображений, иначе поиск будет медленным и неточным.

    Есть три реалистичных варианта:

    • готовый SaaS визуального поиска, если нужен быстрый запуск без разработки;
    • интеграция с ML/API, который строит признаки изображения;
    • упрощённый вариант: распознавать объект/текст на фото и искать по тегам, категориям и атрибутам товаров.

    Нормальная архитектура выглядит так:

    1. Берёте все изображения товаров.
    2. Для каждого изображения заранее строите embedding/вектор.
    3. Сохраняете этот вектор в отдельную таблицу или внешний индекс.
    4. Пользователь загружает фото.
    5. Для загруженного фото строится такой же вектор.
    6. Система ищет ближайшие товары и отдаёт список.

    Если делать на WordPress, не надо запускать тяжёлое сравнение в обычном запросе страницы. Лучше вынести обработку в отдельный endpoint и кэшировать результаты. Примитивная схема endpoint-а:

    add_action('rest_api_init', function () {
        register_rest_route('shop/v1', '/image-search', [
            'methods'  => 'POST',
            'callback' => 'my_image_search_handler',
            'permission_callback' => '__return_true',
        ]);
    });

    add_action('rest_api_init', function () { register_rest_route('shop/v1', '/image-search', [ 'methods' => 'POST', 'callback' => 'my_image_search_handler', 'permission_callback' => '__return_true', ]); });

    Но сам обработчик должен проверять размер файла, тип изображения, лимиты запросов и безопасность загрузки. Иначе такую форму быстро начнут использовать для мусора или нагрузки.

    Перед разработкой я бы сделал тест на 100-300 товарах. Если визуальный поиск даёт нормальные совпадения, масштабировать на 10 тысяч. Если совпадения плохие, сначала надо улучшать фотографии, атрибуты, категории и текстовый поиск. Часто хороший поиск по артикулам, тегам и характеристикам даёт больше пользы, чем «поиск по фото» ради эффекта.

    Другие ответы (0)

    Пока нет других ответов. Будьте первым, кто поможет автору.

    Ответить на вопрос

    комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Вам также может быть интересно