如何在 ventic.ai 中准备产品？

若希望 AI 代理能可靠地理解、发现并推荐您的目录，仅靠“店铺 Feed”不够，您需要一个能大规模导入、规范化属性、支持持续丰富并驱动语义检索的产品系统。这正是 ventic.ai 的定位：一个产品智能工作区，您可以在其中导入目录、改进它并使其为代理型体验做好准备。

从项目开始并选择导入路径

在 ventic.ai 中，一切都在项目范围内。创建项目后，可通过两条主要路径导入产品数据：

A. Feed + 文件上传（批量导入）：这是导入目录最快的方式。您创建或选择 Feed，然后上传文件。平台支持 CSV、JSON 或 XML，会自动检测格式与 schema 并导入、索引产品。

B. 公共 API（程序化导入与同步）：若目录在外部 PIM、ERP、电商引擎或供应商系统中，可通过 https://api.ventic.ai 的公共 API 网关同步到 ventic.ai。API 支持产品、Feed 与文档的创建、编辑、删除与列表等商务管理操作。认证：在 项目设置 → API 密钥 中生成 API 密钥，并在每次请求的 x-api-key 头中传递。

在产品工作区中组织与丰富产品

导入后，目录可作为产品进行管理，而不仅是原始 Feed 行。平台支持产品 CRUD 及典型目录管理需求：GTIN/MPN、状态、尺寸、库存等元数据，以及无限自定义属性。在此您可以补齐缺失字段、改进命名、规范化变体、增加对 AI 检索与推荐有意义的属性。实用流程：通过上传或 API 导入基线目录；识别缺失或不一致属性（品牌、类目、链接、图片、库存标记）；统一命名与描述以减少歧义；添加模型可用于过滤的结构化属性（尺寸、兼容性、材质、技术规格）。

生成嵌入使目录“语义就绪”

代理型发现不是关键词搜索，而是语义检索：系统需要在查询与标题/描述措辞不完全匹配时，仍将用户意图映射到产品。在 ventic.ai 中，语义搜索由嵌入驱动。Search API 描述了一个流程：自然语言查询被转换为嵌入向量（使用 text-embedding-3-small），系统再对产品嵌入做向量相似度搜索。上传导入时，可选择性触发嵌入生成以支持语义搜索。要点很简单：若希望可靠的 AI 式发现，就需要生成嵌入并在产品内容变更时保持更新。

添加文档构建品牌感知的“知识层”

许多代理型交互不仅需要产品属性，用户还会问物流、保修、退货政策、产品手册或兼容规则。ventic.ai 支持基于文档的知识库，可上传文本、Markdown 或 PDF。平台会自动分块（每块约 2000 字符）、生成嵌入，并通过知识搜索使其可检索。这样您可以将营销材料与产品文档转化为 RAG 就绪的知识，在代理对话中被检索。

在 Agent 模块中测试模型如何“看到”您的目录

当产品与知识都可检索后，Agent 模块用于验证效果。您可选择提供方（Ventic、ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity），ventic.ai 会在该提供方内自动选择合适模型。Agent 模块专门用于：测试不同代理型平台如何理解您的结构；对产品与知识运行 RAG 检索；流式响应与会话管理以便快速迭代。

作为运营循环重复

将产品就绪视为循环而非一次性任务：导入或同步更新 → 丰富与规范化 → 需要时重新生成嵌入 → 用 Agent 提供方测试 → 应用优化并再测。这是 ventic.ai 为“面向代理的产品就绪”工作流设计支持的核心流程。