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Búsqueda visual de productos
Sacás una foto de un producto y te dice cuál es, entre decenas de miles, y en qué tiendas hay stock.
3capacidades: buscar, clasificar y ubicar stock
2modos de búsqueda: foto y texto
El problema
Identificar un producto entre decenas de miles a partir de una foto era imposible sin saberse el código de memoria.
Qué hice
Desarrollé la búsqueda multimodal del catálogo sobre la capa vectorial compartida del Lab: embeddings CLIP de 512 dimensiones sobre Qdrant, predicción de rubro desde la foto y mapa de tiendas con stock.
Qué resultó
En producción como el buscador del catálogo: por foto o por texto.
Cómo encuentra el producto
- Una foto o un textoEntrada
- Embedding CLIP512 dimensiones
- Búsqueda por similitudSobre la base vectorial
- Predicción de rubroDesde la propia foto
- Stock por tiendaSobre un mapa
- Producto identificadoSalida
Una foto entra y sale un código de producto, entre decenas de miles. El vector visual hace el trabajo pesado; el rubro predicho y el stock por tienda convierten el hallazgo en algo accionable en el local.
Stack
- Python
- CLIP
- Qdrant
- PyTorch
- Streamlit
- Google Maps API
- SQL Server
Proyecto interno de Blue Star Group — el código no es público.
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