"Target은 고객의 기대에 부응하고 상품 발견을 개선하기 위해 디지털 검색을 현대화했습니다. 키워드 매칭과 의미론적 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 사용하여 플랫폼을 재구축했습니다. 이 접근 방식은 더 빠르고 스마트하며 탄력적인 경험을 위해 AlloyDB AI를 활용합니다. 새로운 검색 플랫폼은 상품 발견 관련성을 20%나 향상시키고 "결과 없음" 쿼리를 절반으로 줄였습니다. AlloyDB의 필터링된 벡터 검색은 가격 및 가용성과 같은 구조적 제약 조건과 의미론적 의미를 결합한 복잡한 쿼리를 허용합니다. AlloyDB의 클라우드 우선 아키텍처를 통해 Target은 높은 가동 시간과 낮은 지연 시간으로 매일 수백만 건의 쿼리를 처리할 수 있습니다. 이 기술은 Target의 인프라를 간소화하고 새로운 검색 기능 개발을 가속화합니다. Target은 검색을 장치 전반에서 원활한 고객 경험을 위한 역동적이고 지능적인 레이어로 진화시키고 있습니다. Google Cloud의 AlloyDB AI에 대한 지속적인 발전은 개인화된 쇼핑 분야에서 Target의 혁신을 더욱 지원할 것입니다."