Descoperă mai mult

AI

• Atribut / Feature: variabilă de intrare în model AI. Ex. preț, brand, oră, device, ultimele clickuri.
• AI agentic / Agentic AI: agenți autonomi bazați pe LLM care pot lua decizii și executa sarcini complexe
• AI compus / Composite AI: combinarea mai multor tehnici AI (modele + reguli) pentru rezolvarea problemelor complexe.
• AI generativ / Generative AI / LLM: model mare de limbaj, Deep Learning rulat pe o bună parte din cunoașterea umană scrisă, poate genera text, imagini etc. Ex: ChatGPT
• Arhitectura două turnuri / Two-tower architecture: arhitectură AI caracteristică Deep Learning cu două reprezentări (ex: produs și context client) comparate într-un spațiu vectorial.
• Arhitectură hibridă / Hybrid architecture: combinație între AI probabilistic (modele) și reguli deterministice (guardrails), plus integrare cu sisteme existente (ERP, WMS, CRM).
• Arhitectura în pâlnie / Funnel architecture: arhitectură AI de procesare în etape succesive (Retrieval, Ranking, Re-ranking), unde numărul de produse analizate scade pe măsura creșterii preciziei.
• Arhitectură privacy-first: proiectare de integrare cu AI care prioritizează protecția datelor companiei și conformitatea.
• Bias de popularitate / Popularity bias: tendința de a recomanda excesiv best-sellers, în detrimentul long tail.
• Boost / Bury: promovare / retrogradare a unor produse pe criterii explicite în post-procesare, în Vertex AI Search for commerce.
• Căutare lexicală / Lexical Search: căutare bazată pe potrivirea exactă sau aproximativă (corectare erori de tastare) a cuvintelor sau expresiilor în text, fără înțelegerea semnificației.
• Căutare semantică / Semantic Search: scopul tehnologiilor AI de înțelegere a limbajului uman, se folosește în special căutarea vectorială, cu alte componente specializate.
• Căutare vectorială / Vector Search: căutare a celor mai apropiați "vecini" în spațiul embeddings (după similaritate numerică pe dimensiunile din vector).
• Configurare generativă / Generative Configuration: generarea automată de configurații tehnice și BOM-uri cu ajutorul AI generativ.
• Diversitate / Diversity: mecanisme care evită recomandări prea repetitive și permit testarea unor opțiuni noi.
• Drift: degradarea performanței modelului în timp, din cauza schimbării datelor/comportamentelor.
• Explicabilitate / Explainability / xAI / Feature attribution: capacitatea de a motiva și prezenta comportamentul tehnologiilor AI către oameni.
• Feature Store: componentă pentru stocarea și servirea consistentă a atributelor (features) către modele online sau offline.
• Feedback Loop: mecanism prin care comportamentul utilizatorilor AI îmbunătățește modelele AI. Poate fi pozitiv (întărește asocierea detectată) sau negativ (o slăbește).
• Filter: excludere a unor produse pe criterii explicite în faza de generare candidați, în Vertex AI Search for commerce.
• Filtrare colaborativă/ Collaborative filtering: recomandări pe baza tiparelor din istoricul de cumpărări (cine a cumpărat X a cumpărat și Y).
• Filtrare bazată pe conținut / Content-based filtering: recomandări pe baza atributelor/conținutului produselor (descriere, fișă tehnică, imagine).
• Generarea candidaților / Candidate Generation / Retrieval: etapă inițială de selecție rapidă a unui subset de rezultate relevante dintr-un catalog mare.
• GraphRAG: tehnologie care combină căutarea vectorială cu grafuri de cunoștințe pentru reducerea halucinațiilor AI despre relații și compatibilități.
• Învățare profundă / Deep Learning: modele bazate pe rețele neuronale profunde.
• Ordonare / Ranking / Scoring: ordonarea candidaților AI generați pe baza unui scor (ex. probabilitate de conversie) și post-procesare.
• Lipsă istoric / Cold Start: situație când nu există istoric suficient pentru un produs sau client nou.
• Post-procesare / Re-ordonare / Re-ranking / Post-processing: etapa în care se ajustează sau filtrează candidații AI generați după scor, folosind reguli.
• Reguli de business / Reguli de siguranță / Reguli deterministice / Guardrails: reguli comerciale stricte aplicate în sisteme IT inclusiv asupra rezultatelor AI. Ex: stoc, marjă, compatibilitate, brand, conformitate.
• Vector / Embedding: vectorul este structura matematică (o listă de numere). embedding-ul este un vector specific generat de un model AI, care capturează înțelesul unui text sau produs / client.

Business

• AOV (Average Order Value): Valoarea medie a comenzii.
• BOM (Bill of Materials): listă structurată de componente necesare pentru un produs sau o ofertă.
• CLV (Customer Lifetime Value): valoarea totală estimată generată de un client pe durata relației cu compania.
• CTR (Click-through rate): procentul de clickuri pe recomandări din total afișări.
• Long tail: situația în care există multe produse de nișă (volum mic), dar cu marjă bună și relevanță specifică.
• pCVR (predicted Conversion Rate): probabilitate estimată a unei conversii. Ex: achiziție/acceptare ofertă.
• Rată de pierdere / Churn Rate: măsoară clienții care încetează să cumpere din total clienți.

Software

• A/B: experiment controlat (variantă A vs B) pentru a compara KPI între variante.
• Backtesting: evaluare offline pe date istorice, înainte de lansare.
• Blueprint: Plan de implementare care ghidează execuția (ex: software).
• Clickstream: secvența de interacțiuni a utilizatorului (vizualizări, clickuri, coș).
• Contract de date / Data contract: acord tehnic pentru integrare între sisteme despre câmpurile, tipurile, semnificațiile, validările, și responsabilitățile pentru datele transmise între ele.
• Data Warehouse: depozit centralizat de date pentru analiză și antrenarea modelelor AI.
• Expirare cache / Cache invalidation: ștergerea datelor din cache când datele din sistemul sursă se schimbă. Ex: stoc/preț ca să nu servești rezultate vechi.
• Fallback: strategie de rezervă când o integrare inclusiv AI nu are rezultat sau API-ul nu răspunde.
• Gestionat / Managed / Cloud Native: aplicație software achitată la consum vendor-ilor (de obicei cloud) unde poți integra și configura procesele și datele companiei, fără a avea acces la cod.
• GIGO (Garbage In, Garbage Out): dacă datele sunt greșite sau incomplete, rezultatele unei integrări vor fi slabe sau inexistente, indiferent de tehnologie.
• La comandă / Build / Custom: aplicație software dezvoltată "de la zero", de obicei cu control pe cod.
• Latență / Latency: timpul de răspuns al sistemului (important pentru recomandări în UI).
• Punct de inserție / Placement: locul din UI unde apar recomandările. Ex: homepage, pagină produs, coș, ofertare.
• Shadow mode: rularea internă a unei tehnologii în paralel cu sistemul actual, pentru a compara pe fluxurile reale dacă există îmbunătățiri, fără a le afișa utilizatorilor.
• SLA / SLO: angajamente (SLA) sau ținte (SLO) de disponibilitate și performanță.

Ghiduri și articole tehnice

Pagini web

Discută cu autorul pentru un audit tehnic gratuit.

Cere formatul PDF complet

Manualul este disponibil și în variantă PDF completă. OPTI Software trimite o dată pe lună noutăți Tech & Biz exclusive.

Preview PDF

Vezi aici o previzualizare a ghidului