Finde statt Suche - Produkte, die selbst erklären, warum sie passen
Mit aginity wird Ihr Katalog zu einem Netzwerk intelligenter Produkt-Agenten. Sie antworten nicht nur auf Keywords, sondern stellen – nur wenn nötig – eine präzise Rückfrage, gleichen Live-Bestände ab und liefern in Sekunden das exakt relevante Ergebnis.
Résultats des projets (jusqu'à) :
Pourquoi les systèmes de recherche classiques atteignent leurs limites
Appariement en boîte noire
Konventionelle Vektor- oder BM25-Suche zeigt Scores, aber nicht den Grund.
Données obsolètes
Re-Indexierungen dauern Stunden; Lagerveränderungen bleiben unbemerkt.
Frustration des résultats nuls
Unsaubere Queries oder implizite Intentionen führen zu leeren Ergebnisseiten.
Coûts d'intégration élevés
Proprietäre Engines erfordern tiefen Eingriff in Front- und Back-End.
Voici comment aginity résout ces problèmes
Intelligence produit basée sur des agents
Jeder Artikel erhält ein vollständiges Attribut-Profil plus Kontextwissen. Bei einer Suche agiert der Agent wie ein kundiger Verkäufer.
Résultats explicables
Für jedes Treffer-Ranking zeigt aginity einen transparenten Attribut-Gewichtungsgraphen – verständlich für Endnutzer und prüfbar für Audits.
Synchronisation d'inventaire en direct
Ändert sich Lagerbestand, Preis oder Lieferzeit, synchronisiert aginity die Information binnen 60 Sekunden.
Plug-&-Play en 30 minutes
Zwei Zeilen Code reichen: Widget einbinden, Feed hochladen, fertig. Für Headless-Setups steht eine REST/GraphQL-API bereit.
Tarification équitable à l'utilisation
Abgerechnet wird pro verarbeiteter Suchanfrage. Ab 1 Mio Queries/Monat greifen Preis-Caps.
Hébergement & Support en Allemagne
Die Plattform läuft in einem ISO-zertifizierten Rechenzentrum in Frankfurt a. M.
Pourquoi cela semble mesurable immédiatement
Plus de conversions
Wenn Käufer nicht mehr lange recherchieren und vergleichen müssen, steigen Abschlussraten deutlich.
Moins d'achats erronés
Katalogweites Matching plus klare Hinweise reduziert Fehlentscheidungen.
Moins de charge de support
Wenn die Beratung typische Produktfragen bereits im Kaufprozess beantwortet, sinken Rückfragen.
Comparaison : Recherche RAG conventionnelle vs. aginity
| Aspect | Recherche RAG conventionnelle | aginity Service Intelligence |
|---|---|---|
| Transparence | Scores Black-Box | Graphique de poids d'attribut par résultat |
| Actualité des données | Réindexation par lot | Live-Sync ≤ 60 s |
| Risque de pertinence | Sensible aux hallucinations | Hallucinations minimisées grâce à des données produit structurées |
| Intégration | Effort hebdomadaire | Widget de 30 minutes / API sans tête |
| Modèle de tarification | Coûts fixes + frais supplémentaires | Paiement à l'utilisation pur avec plafonds |
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la recherche agentique ?
La recherche agentique est le cœur technique de l'assistant d'achat AGINITY. Au lieu de faire correspondre des mots-clés, plusieurs agents IA spécialisés coordonnent leurs efforts en parallèle : ils reconnaissent l'intention d'achat, parcourent le catalogue de produits à la recherche d'attributs pertinents et génèrent une recommandation justifiée. Les produits sont représentés sous forme de points de données structurés – non stockés dans des bases de données vectorielles – ce qui minimise considérablement les hallucinations.
Quelle est la différence entre la recherche agentique et la recherche classique sur site ?
La recherche classique sur site filtre par mots-clés. La recherche agentique comprend l'intention sous-jacente, analyse l'ensemble du catalogue de produits à la recherche d'attributs contextuellement pertinents et fournit une recommandation priorisée et explicable. En cas de demandes ambiguës, l'assistant pose des questions de clarification – au lieu de montrer une liste de résultats vide.
Quelle est la différence entre la recherche agentique et RAG ?
La recherche agentique fonctionne avec des données produit structurées et des agents IA spécialisés qui coordonnent l'intention d'achat, le matching de catalogue et la justification. Les systèmes RAG génèrent des réponses sur la base de passages de texte extraits de bases de données vectorielles. Pour le conseil en commerce électronique, la recherche agentique est donc mieux compréhensible, et les hallucinations sont exclues, car les recommandations sont basées sur des attributs de produit concrets.