Integración de LLM para operaciones de comercio
Claude, GPT-4 y Gemini conectados a tu catálogo de Square, datos de pedidos e historial de clientes. Búsqueda, descripciones de productos, recomendaciones y soporte impulsados por IA — en producción.
Cuatro problemas de comercio que los LLM resuelven mejor que las reglas
A customer searches "gift for a runner who hates socks." Keyword search returns nothing. An LLM-powered search layer understands intent and returns the right products. Connects directly to your Square catalog.
Feed your Square catalog to an LLM and get back a quality score for every product: missing images, weak descriptions, duplicate titles, SEO gaps. Fixes are suggested, not just flagged.
A Claude-powered support agent trained on your product catalog, return policy, and order history. Handles tier-1 support without a human — escalates to staff when confidence is low.
El stack de integración
Selección de LLM (Claude / GPT-4 / Gemini)
Seleccionamos el modelo según el caso de uso: Claude para trabajo de catálogo con contexto extenso, GPT-4 para agentes con function-calling, Gemini para análisis multimodal de imágenes de productos. La mayoría de los proyectos usa varios modelos para distintas tareas.
El catálogo de Square como base de conocimiento
Tu catálogo de productos de Square es la fuente de verdad. Construimos pipelines de recuperación que mantienen el contexto del LLM actualizado conforme cambia tu catálogo — sin datos de productos desactualizados en las respuestas de la IA.
Capa de búsqueda vectorial (pgvector / Pinecone)
La búsqueda semántica requiere embeddings. Construimos el pipeline vectorial: ingesta del catálogo, generación de embeddings y búsqueda por similitud. Los resultados son reordenados por un LLM antes de devolverse al cliente.
GCP Vertex AI o Anthropic API
La inferencia corre en GCP Vertex AI (para Gemini) o directamente contra las APIs de Anthropic/OpenAI. Todas las llamadas se registran, se monitorea su costo y se limita su tasa para evitar cargos inesperados.
Validación de salidas y controles de seguridad
Los LLM cometen errores. Construimos capas de validación que verifican cada respuesta del LLM contra tu catálogo antes de mostrarla al cliente. Sin afirmaciones generadas por IA que contradigan tu inventario real.
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre la integración de LLM para comercio.
Inicia tu proyecto de integración de LLM
Cuéntanos qué problema de comercio quieres que la IA resuelva. Diseñamos la integración y modelamos el costo.
El catálogo de Square como fuente de verdad
Las respuestas del LLM se basan en tus productos reales.
Validación de respuestas incluida
Cada respuesta de la IA se verifica antes de llegar a tus clientes.
Modelado de costos antes de construir
Estimamos los costos mensuales de inferencia antes de escribir código.
Opciones de alojamiento propio disponibles
Ejecuta modelos en GCP Vertex AI para control total de tus datos.
Inicia tu proyecto de integración de LLM
Cuéntanos qué problema de comercio quieres que la IA resuelva. Diseñamos la integración y modelamos el costo.
El catálogo de Square como fuente de verdad
Las respuestas del LLM se basan en tus productos reales.
Validación de respuestas incluida
Cada respuesta de la IA se verifica antes de llegar a tus clientes.
Modelado de costos antes de construir
Estimamos los costos mensuales de inferencia antes de escribir código.
Opciones de alojamiento propio disponibles
Ejecuta modelos en GCP Vertex AI para control total de tus datos.
