Constructor：用人工智能从头开始构建电子商务

来源：互联网时间：2026-07-13 14:55:06

在电商领域，搜索和推荐功能的优劣，往往直接决定了用户的购买体验和商家的转化率。今天聊的这家公司——Constructor，就是一个专门为零售商“量身定制”这类解决方案的玩家。他们的核心主张非常直接：用人工智能从头开始构建电子商务。

Constructor

先来看看他们最核心的产品：人工智能购物助手。这并非只是简单套了个AI壳子的搜索框，而是真正试图改变用户“逛”商店的方式。

直接看一个演示视频，会更直观一些：

传统的搜索弹出框，无非就是展示历史记录和热门商品。而Constructor的搜索框，除了这些，还内置了一个AI搜索器。举个例子，你选择“穿搭风格助手”，输入一段关于你想穿成什么样的描述——比如“周末休闲，带点户外感”——它就能立刻生成一套对应的穿衣指南。

有趣的是，它给出的推荐不只是单品，而是整套搭配，从衣服到首饰，再到背包、鞋子，一应俱全。并且在搜索结果页内，你可以直接进行加购物车等操作，整个流程非常顺滑。

购物助手的应用场景，也不局限于时尚服饰。在生鲜或食品零售场景下，它的表现同样亮眼。选择“菜谱推荐”功能，输入你想吃的口味或菜名，它能迅速给出对应的食材和调味品清单。

更实用的是，你可以一次性搜索多种食材，或者干脆让AI直接推荐，比如输入“周末晚餐吃什么”，它会为你生成一份完整的方案。这种体验，本质上是在帮用户解决“不知道买什么”或者“买了不知道怎么做”的问题。

要实现上述功能，市面上通用的通用大模型显然不够用。Constructor选择了一条更重的路——他们专门为电子商务场景构建并微调了自己的大模型。这套模型的核心目标非常明确：为电商客户提供个性化服务，推动转化，并解决电商业务中特有的搜索和发现难题。

理论说得再好，不如看看实际落地的效果。英国珠宝商Monica Vinader就是一个典型例子。这家珠宝商的目标是通过提供定制化数字服务来促进全球销售，最终他们选择了与Constructor合作，用AI来“创造闪亮的数字体验”。

在这个合作里，AI主要做了三件事情：

动态组装登陆页面。
它会根据每个购物者的口味，实时组装出个性化的页面，这意味着一千个用户进店，看到的可能是完全不同的首页。
自动化处理耗时的手动任务。
比如自动检测同义词、纠正在线搜索中的拼写错误。这些看似琐碎的工作，此前往往需要电商团队花费大量人工去维护。
提供可操作的商业洞察。
它不仅解放了人力，还能为销售人员和业务用户提供决策建议，比如“将某款产品置于结果顶部”或“提升某件高利润率产品的权重”会对全站指标产生什么影响，这部分已经触及创造性的工作范畴，价值更高。

AI购物助手这个概念，听起来似乎很简单，无非就是聊聊天、出出图。但真正要落地，技术挑战远比想象中大。一个看似简单的搜索或推荐动作背后，实际融合了多项技术：

可以这么说，未来的电商体验，胜负手很可能就藏在这些能够真正理解用户意图、并能动态组织购物体验的AI助手身上。

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