IL PROBLEMA
La complessità da risolvere.
Riconciliare milioni di osservazioni provenienti da fonti eterogenee, rumorose e in continuo cambiamento.
CASE STUDY / AI Commerce Intelligence
Omnilens
SaaS per acquisire, normalizzare e confrontare cataloghi e prezzi e-commerce su scala elevata.
100+fonti previste
10Mrecord per ciclo
20Mosservazioni/giorno
LA SOLUZIONE
Un sistema, non una feature isolata.
Pipeline di estrazione browser/API, fuzzy matching, embeddings, deduplicazione e indicizzazione full-text/vector.
IMPATTO
Cosa rende il progetto significativo.
- Progettato per oltre 100 fonti e-commerce.
- Matching ibrido per riconoscere lo stesso prodotto tra cataloghi differenti.
- Architettura orientata a batch massivi, osservabilità e controllo dei costi.
STACK
Tecnologie scelte per il contesto.
PlaywrightAPI ExtractionEmbeddingsVector SearchDistributed Systems