Trasformare la scoperta dei prodotti con la ricerca visiva su leboncoin
Ricerca a livello di millisecondi
Soddisfare il rigoroso requisito di latenza di 200 ms.
80 milioni di annunci, recupero senza interruzioni
Scalare la ricerca vettoriale su un enorme set di dati.
Da Zero a MVP in Sei Mesi
Implementazione rapida di una ricerca visiva pronta per la produzione.
Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users.
Yann Lemonnier
Informazioni su Leboncoin
Leboncoin è uno dei siti web più visitati in Francia e una piattaforma leader di re-commerce, che consente a milioni di utenti di acquistare e vendere beni di seconda mano, trovare case o entrare in contatto con opportunità di lavoro. Con oltre 28 milioni di visitatori unici mensili, è il sito di vendite tra privati n. 1 in Francia e la seconda piattaforma di e-commerce più popolare. Inoltre, Leboncoin è leader nei settori automobilistico e immobiliare ed è un attore chiave negli affitti per le vacanze e negli annunci di lavoro. Oltre 500.000 professionisti e il 15% delle aziende francesi utilizzano la piattaforma per vendere, fare pubblicità o assumere, rendendola un hub essenziale sia per i privati sia per le imprese.
Offrendo una vasta selezione di articoli unici, usati o ricondizionati a prezzi accessibili, Leboncoin consente agli utenti di fare scelte sostenibili che avvantaggiano sia il loro budget sia il pianeta. Come parte di Adevinta, si colloca tra le principali piattaforme di re-commerce, promuovendo l’economia circolare, riducendo gli sprechi e sostenendo la sostenibilità, offrendo al contempo valore economico a utenti e aziende.
La sfida: modernizzare le raccomandazioni di prodotto con la ricerca visiva
Yann Lemonnier, un ML Engineer presso Adevinta (in precedenza ML Enabler, aiutando i team ad adottare tecnologie di AI), è entrato in Leboncoin nel 2024 per creare una funzionalità di ricerca visiva che alla fine sarebbe stata implementata in tutti i marketplace sotto l’ombrello leboncoin.
Leboncoin consente agli utenti di acquistare e vendere prodotti di seconda mano, con venditori che caricano manualmente i dettagli dei prodotti, tra cui descrizioni, prezzi e foto. Questo processo genera un enorme database, con circa 80 milioni di annunci attivi che il team di ingegneria deve gestire.
Per attrarre un nuovo pubblico e modernizzare la piattaforma, Leboncoin ha deciso di introdurre la ricerca visiva come parte del proprio sistema di raccomandazione dei prodotti. L’obiettivo era migliorare l’esperienza utente rendendo la scoperta dei prodotti più intuitiva e coinvolgente.
Creazione del sistema di ricerca visiva
Il team ha iniziato ricercando modelli visivi in grado di identificare immagini simili all’interno del proprio marketplace. Una volta selezionato un modello, si è reso conto di aver bisogno di un database vettoriale ad alte prestazioni per archiviare e recuperare gli embedding generati per le ricerche di similarità. La loro ricerca ha rapidamente indicato Milvus come il database vettoriale leader, ma a causa di vincoli di risorse hanno optato per Zilliz Cloud, una soluzione Milvus gestita.
Il nuovo sistema di ricerca visiva ha introdotto due funzionalità chiave:
- Trova articoli simili– Gli utenti possono fare clic su un pulsante per scoprire prodotti simili.
- Ricerca inversa per immagini – Gli utenti possono caricare una foto e cercare articoli corrispondenti utilizzando l’icona della fotocamera nella barra di ricerca.
Il progetto è iniziato sei mesi prima dell’arrivo di Yann, con il team che lavorava con una scadenza serrata per consegnare un MVP nello stesso arco di tempo. Hanno dovuto familiarizzare rapidamente con modelli visivi, embedding e matching di similarità. Dopo aver valutato le proprie esigenze infrastrutturali, il team ha stabilito che un database vettoriale era essenziale per archiviare e interrogare in modo efficiente gli embedding a supporto della ricerca di similarità.
Perché Leboncoin ha scelto Zilliz Cloud
Il team ha scelto Zilliz Cloud perché soddisfaceva il loro rigoroso requisito di latenza inferiore a 200ms, anche utilizzando la regione con sede negli Stati Uniti. Oltre alla compatibilità con Milvus, Zilliz Cloud offriva diversi altri vantaggi chiave:
- Monitoraggio e scalabilità – Gli strumenti integrati hanno semplificato l’osservabilità e la scalabilità.
- Compatibilità con Milvus e trasparenza open-source – Il team poteva ispezionare il codebase per trasparenza e affidabilità.
- Facilità di deployment – Creare un cluster era rapido e semplice con l’interfaccia utente intuitiva di Zilliz Cloud.
Inizialmente, il team ha affrontato sfide con l’ingestione dei dati tramite Spark, ma la funzionalità Bulk Insert di Zilliz Cloud ha semplificato il processo e reso l’ingestione dei dati molto più efficiente. Oltre alle immagini dei prodotti, il team sta anche incorporando dati modificati (interazioni degli utenti) nel processo di ingestione utilizzando software personalizzato che converte gli eventi in operazioni di upsert Milvus.
Risultati
Implementando la ricerca visiva basata su Zilliz Cloud, Leboncoin ha modernizzato con successo il proprio sistema di raccomandazione dei prodotti, offrendo agli utenti un’esperienza fluida e intuitiva. I risultati principali includono:
- Migliore coinvolgimento degli utenti: L’introduzione della ricerca visiva ha migliorato significativamente l’interazione degli utenti, consentendo loro di trovare facilmente prodotti simili. Le funzionalità di ricerca inversa per immagini e “Trova articoli simili” hanno portato a una maggiore scoperta dei prodotti e a una migliore fidelizzazione degli utenti.
- Prestazioni rapide e scalabili: Con oltre 80 milioni di annunci nel marketplace, il sistema supera l’esigente requisito di latenza di 200 ms, raggiungendo una latenza ancora più bassa. La scalabilità di Zilliz Cloud ha garantito che la piattaforma potesse gestire grandi volumi di dati senza compromettere la velocità, anche durante i periodi di traffico di punta.
- Ricerca vettoriale efficiente: L’uso di Milvus integrato con Zilliz Cloud ha permesso al team di gestire efficientemente gli embedding vettoriali. Il deployment semplice e la funzionalità Bulk Insert di Zilliz Cloud hanno reso l’ingestione dei dati rapida e fluida, consentendo lo sviluppo rapido dell’MVP.
- Soluzione a prova di futuro: La scalabilità di Zilliz Cloud consente a Leboncoin di continuare a innovare. Il team prevede di integrare funzionalità AI avanzate come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per descrizioni automatizzate dei prodotti ed esplorare ricerche di articoli basate sull’audio.
Piani futuri: esplorare la ricerca conversazionale
Leboncoin prevede di migliorare ulteriormente la propria piattaforma con funzionalità AI all’avanguardia:
- Descrizioni generate da LLM– Automatizzare le descrizioni dei prodotti per migliorare la qualità degli annunci.
- Ricerca conversazionale– Consentire agli utenti di cercare articoli tramite query basate su testo, alimentate da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), interfacce chat e generazione aumentata dal recupero (RAG) per risultati più accurati e dinamici.
Continuando a sfruttare l’AI e un’infrastruttura scalabile, Leboncoin sta perfezionando l’esperienza di acquisto per milioni di utenti, rimanendo competitivo nel settore del re-commerce.
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