核心功能
集成 GPT 的 AI 驱动智能搜索来自全球市场的自动化数据抓取集中式产品与供应商管理高级搜索与持久筛选器管理面板与分析仪表盘电子邮件与通知系统
技术栈
Node.jsPostgreSQLChatGPTVector DatabaseLLM Prompt EngineeringElasticsearchReactPuppeteerCheerioApifySendGrid
我们的贡献
我们的贡献
我们开发并实施了 Invendora AI SaaS 平台，其特点包括：
- AI 驱动的智能搜索：集成 GPT 实现会话式产品查询和上下文推荐
- 自动化数据抓取：使用 Puppeteer、Cheerio 和 Apify 从全球供应商市场提取产品
- 产品与供应商管理：构建了集中式目录、类别组织和批量上传功能
- 高级搜索与筛选：实现了持久的全局筛选器和多条件搜索选项
- 管理面板与分析：开发了用于用户管理、筛选器、类别和运营洞察的仪表盘
- 电子邮件与通知：集成 SendGrid 以实现可靠通信
- 可扩展基础设施：具备强大身份验证和性能优化的云就绪架构
- 部署与维护：用于无缝更新和持续交付的 CI/CD 流水线
成果
Successful MVP launch with initial B2B user onboardingFaster and more accurate business and vendor discoveryAI-powered insights enhancing sourcing and procurement decisionsCentralized vendor and catalog management reducing manual effort
常见问题
MicrocosmWorks 使用 ChatGPT 进行对话式产品查询，结合 Elasticsearch 进行结构化筛选，并利用向量数据库进行语义匹配，从而构建了 Invendora 的搜索功能。与基于关键词的目录浏览不同，买家使用自然语言描述他们的需求，AI 会返回与上下文相关的产品，并解释每个产品匹配的原因。这种方法能够发掘出关键词搜索可能遗漏的产品，尤其适用于复杂的规格要求。
MicrocosmWorks 构建了一个网络抓取管道，使用了 Puppeteer、Cheerio 和 Apify，该管道抓取供应商网站，提取产品规格、定价和可用性数据，并将其标准化为 Invendora 的统一架构。该管道按预设间隔运行，并进行变更检测以保持产品数据最新。提取的数据存储在 PostgreSQL 中，并使用向量嵌入进行索引以实现语义搜索，确保目录保持全面和最新。
是的，MicrocosmWorks 实施了一个推荐引擎，该引擎使用 vector database 分析购买历史、搜索模式和产品亲和力。当买家搜索产品时，系统会交叉引用他们的采购档案，以展示互补产品、首选供应商替代方案以及基于数量的定价层级。LLM 提示工程使 AI 能够在买家特定用例的背景下解释推荐。
MicrocosmWorks 集成了 SendGrid，用于在买家和供应商之间实现自动化电子邮件工作流。当买家对某个产品表示兴趣时，平台会生成一份包含规格和数量要求的结构化询价，将其发送给相应的供应商联系人，并跟踪响应流程。供应商会收到附带买家背景的合格潜在客户，而买家则可以在其所有产品询价中获得集中式沟通跟踪。
MicrocosmWorks 构建了 Invendora 的核心平台，包括 AI 搜索引擎、网络爬虫管道、供应商管理系统和面向买家的界面。按照 MicrocosmWorks 每小时 $20-$40 的开发费率，一个类似的由 AI 驱动的 B2B 搜索平台初始构建通常需要 $20,000-$45,000，持续成本包括爬虫基础设施、AI API 使用费和平台维护费用，这些可通过我们的月度支持计划获得。