在跨境电商场景中，用户的需求往往带有明显的多语言和多样化特征。如何通过 RAG推荐API 提升个性化推荐效果，已经成为平台差异化竞争的关键点。本文将基于 NLWeb 与 AutoRAG，系统讲解跨境电商平台如何接入 RAG 推荐 API，实现多语言搜索、向量检索和个性化推荐。

一、RAG推荐API 与跨境电商的结合点

• 跨境电商API 的需求痛点

  • 用户搜索习惯多样（多语言、模糊搜索）。
  • 商品数据量庞大，传统检索难以高效匹配。
  • 个性化推荐需求强烈，需结合用户行为与上下文。

• RAG推荐API 的优势

  • 结合 检索（Retrieval）+ 生成（Generation） 提供更精准的推荐结果。
  • 与 向量检索 技术配合，可快速定位最相关的商品信息。
  • 借助 NLWeb 与 AutoRAG 框架，能快速适配跨境电商平台业务。

二、准备工作

1. 环境要求

   • Python 3.8+

   • 已注册 NLWeb API Key

   • 安装依赖：

     pip install requests faiss
     

2. 数据准备

   • 导出跨境电商商品数据（如标题、描述、类目）。
   • 对数据进行清洗，保证语言和格式统一。

三、接入步骤

1. 向量化商品数据

使用 AutoRAG 的 Embedding 服务 将商品信息转为向量：

import requests  

API_KEY = "your_api_key"  
url = "https://api.nlweb.com/embedding"  

payload = {
    "text": "最新款智能翻译耳机，支持16国语言",
    "model": "nlweb-embedding-v1"
}  

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}  

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)  
embedding = response.json()["embedding"]  
print(embedding[:5])  # 打印前5个向量值

2. 建立向量索引

使用 FAISS 建立索引，加速商品检索：

import faiss  
import numpy as np  

# 假设已有多个 embedding  
embeddings = np.array([embedding]).astype("float32")  
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])  
index.add(embeddings)  

3. 接入 RAG推荐API

通过 RAG推荐API 结合用户搜索词，获取候选商品推荐：

query = "wireless earbuds with translation"  

payload = {
    "query": query,
    "retrieval_model": "nlweb-rag-v1",
    "top_k": 5
}  

response = requests.post("https://api.nlweb.com/rag", json=payload, headers=headers)  
results = response.json()["results"]  

for r in results:
    print(r["title"], r["score"])

4. 个性化推荐配置

结合用户行为特征（浏览历史、购物车、点击数据），进一步优化推荐：

user_context = {
    "user_id": "u12345",
    "history": ["翻译耳机", "蓝牙耳机"]
}  

payload["user_context"] = user_context  
response = requests.post("https://api.nlweb.com/rag", json=payload, headers=headers)  
personalized_results = response.json()["results"]  

print("个性化推荐结果：")
for r in personalized_results:
    print(r["title"], r["score"])

四、优化技巧

• 使用 批量向量检索 提升大规模数据的查询效率。
• 根据不同语言市场，配置对应的 多语言模型。
• 定期更新索引，确保推荐结果覆盖最新商品。

五、总结

通过本文的实战教程，我们完成了跨境电商平台中 RAG推荐API 的接入与配置。从 数据向量化、索引构建、RAG API 调用到个性化推荐优化，完整覆盖了落地流程。借助 NLWeb 与 AutoRAG，开发者可以快速构建高效的 跨境电商API 个性化推荐系统。

更多详情可查看NLWeb与AutoRAG驱动跨境电商平台RAG推荐API优化。