Créer la liste de courses parfaite sur Shopify commence souvent par la manière dont nous interprétons le texte d’un utilisateur. Bien que les deux approches visent à fournir des résultats pertinents, les méthodes sous-jacentes de MCP (Maximum Common Subsequence) et de RAG (Retrieval-Augmented Generation) abordent cette tâche avec des philosophies fondamentalement différentes. Comprendre ces distinctions est essentiel pour bâtir des expériences e-commerce plus intelligentes et intuitives.
L’Approche MCP : La Correspondance par Mots-Clés
La méthode MCP se concentre sur la correspondance directe de texte. Lorsqu’un utilisateur tape quelque chose comme “t-shirt rouge”, le système scanne les noms de produits, les descriptions et les étiquettes dans Shopify pour trouver les occurrences de “rouge” et “t-shirt”. Il s’agit essentiellement d’une recherche basée sur des mots-clés, privilégiant la présence exacte de mots ou de phrases.
Comment ça marche pour les listes de courses :
- Correspondance Littérale : Le système recherche des correspondances exactes de mots-clés. Si vous recherchez “t-shirt rouge”, il cherchera des produits contenant explicitement à la fois “rouge” et “t-shirt”.
- Compréhension Sémantique Limitée : Cette méthode a du mal avec les nuances. Elle ne comprendra pas intrinsèquement qu’une “veste chaude” pourrait aussi signifier une “veste en laine” si le mot “chaud” n’est pas présent dans la description du produit.
- Efficacité pour les Requêtes Spécifiques : Pour les utilisateurs qui savent précisément ce qu’ils cherchent et utilisent des mots-clés clairs, le MCP peut être assez efficace et simple à mettre en œuvre.
Limitations :
- Mauvaise Compréhension de l’Intention : Il a du mal à saisir les intentions complexes ou vagues de l’utilisateur. Une requête comme “idées cadeaux d’anniversaire” ne donnera pas de résultats significatifs.
- Problèmes de Synonymes : Il ne peut pas facilement gérer les synonymes comme “baskets” et “chaussures de sport” s’ils ne sont pas explicitement liés.
- Manque de Contexte : Il ne tient pas compte de l’historique de l’utilisateur, de ses préférences ou du contexte plus large des achats.
- Problèmes de Rappel : Des produits très pertinents pourraient être manqués s’ils ne contiennent pas les mots-clés exacts saisis par l’utilisateur.
L’Approche RAG : Compréhension Sémantique et Génération par IA
RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, représente un progrès significatif. Elle combine la puissance de la recherche sémantique avec les capacités génératives des grands modèles linguistiques (LLM). Au lieu de simplement faire correspondre des mots-clés, RAG vise à comprendre le sens derrière la requête d’un utilisateur et à générer une réponse complète.
Comment ça marche pour les listes de courses :
- Embeddings Vectoriels : Toutes les informations sur les produits Shopify (noms, descriptions, images, avis) sont converties en représentations numériques de haute dimension appelées vecteurs. Des produits similaires auront des vecteurs “proches” les uns des autres dans cet espace multidimensionnel, capturant leurs relations sémantiques. Ces vecteurs sont stockés dans une base de données vectorielle.
- Recherche Sémantique : Lorsqu’un utilisateur tape “t-shirt rouge”, sa requête est également convertie en un vecteur. Le système effectue ensuite une recherche sémantique dans la base de données vectorielle pour trouver les produits dont les vecteurs sont les plus similaires au vecteur de la requête de l’utilisateur, quelle que soit la correspondance exacte des mots-clés. Cela signifie que si vous recherchez “veste chaude”, il pourrait intelligemment trouver des “vestes en laine” ou des “doudounes” même si elles n’utilisent pas explicitement le mot “chaud”.
- Augmentation par LLM : Les informations de produits les plus pertinentes récupérées sont ensuite transmises à un LLM. Le LLM utilise ces informations pour générer une liste de courses complète, offrant non seulement les noms de produits, mais aussi de brèves descriptions, des raisons de recommandation et même des comparaisons.
- Compréhension Approfondie de l’Intention : RAG peut gérer des requêtes complexes en langage naturel comme “Recommandez un sac décontracté pour un cadeau d’anniversaire pour une femme d’une vingtaine d’années”. Il comprend les nuances et le contexte de ces demandes.
Avantages :
- Reconnaissance Sophistiquée de l’Intention : RAG excelle dans la compréhension du sens profond et de l’intention derrière les requêtes des utilisateurs, allant au-delà de la simple correspondance de mots-clés.
- Achats Personnalisés : En intégrant l’historique de l’utilisateur et ses préférences dans la base de données vectorielle, RAG peut fournir des recommandations de produits hautement personnalisées.
- Génération d’Informations Riches : Il peut générer des informations détaillées et utiles sur les produits, des résumés, des comparaisons et des considérations d’achat, améliorant ainsi l’expérience d’achat globale.
- Rappel Élevé : Il est plus susceptible de trouver des produits pertinents même avec des formulations variées ou des requêtes ambiguës.
- Informations à Jour : Les bases de données vectorielles peuvent être mises à jour en continu, permettant au LLM d’accéder aux dernières informations sur les produits.
Complexité :
- Effort de Mise en Œuvre Plus Important : La construction et la maintenance de bases de données vectorielles, de modèles d’intégration et l’intégration avec les LLM sont considérablement plus complexes et gourmandes en ressources.
- Coût : Des coûts peuvent être associés aux API des LLM et à la gestion des bases de données vectorielles.
- Potentiel d’Hallucinations (atténué) : Bien que RAG contribue à les réduire, les LLM peuvent parfois générer des informations qui ne sont pas entièrement exactes, bien que cela soit moins courant avec des systèmes RAG bien conçus.
Essentiellement, alors que l’approche MCP offre une recherche simple et basée sur des mots-clés, idéale pour les requêtes directes, l’approche RAG offre une expérience d’achat plus intelligente, contextuelle et personnalisée en comprenant les nuances du langage et en tirant parti de puissants modèles d’IA. Pour l’e-commerce moderne cherchant à améliorer l’engagement des utilisateurs et la précision des recommandations, RAG représente l’avenir de la génération de listes de courses.
