Google Cloud Blog介紹了如何將Retrieval-Augmented Generation (RAG)與Gemini集成，以提升網上購物體驗。文章提到RAG如何利用PostgreSQL和AlloyDB來管理和查詢產品數據，並展示購物助手如何根據用戶查詢提供相關產品推薦。該演示在Google Cloud Next ’24展示，強調LLM如何改善傳統搜索的局限性，鼓勵讀者探索RAG提升客戶體驗的潛力。
重點摘要
這篇Google Cloud Blog介紹了一個名為「An Online Shopping Demo with Gemini and RAG」的部落格，討論了如何將Retrieval-Augmented Generation (RAG)與Gemini整合，提升線上購物體驗。
首先提到了這個Demo是在Google Cloud Next ’24中展示的，重點展示了Gemini如何改善一個名為Cymbal Shops的線上商店購物體驗，該商店擁有龐大的商品庫存。
傳統的搜索引擎可以處理元數據查詢，但對於時尚建議或家居裝飾建議等抽象問題往往力不從心。這就是大型語言模型（LLM）如Gemini的用武之地。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)通過將外部數據庫中的相關數據納入到LLM的輸出中，提升了模型的效果。它使用了將用戶提示和產品數據嵌入到共享向量空間中的技術，以檢索與用戶查詢最相關的商品。
Cymbal Shops使用PostgreSQL數據庫存儲產品信息，該Demo利用了AlloyDB，Google Cloud的PostgreSQL兼容數據庫，來管理向量化的產品。RAG的整合使助手能夠根據實際庫存提供推薦，而不是一般性的建議。
Demo展示了購物助手如何根據用戶的查詢提供相關產品推薦，確保推薦的商品都是商店中有庫存的。
鼓勵讀者嘗試這個Demo，並探索RAG如何提升線上購物的客戶體驗。
