Natural Language Processing (NLP)

NLP hat sich in den letzten Jahren dramatisch verändert. Klassische NLP-Pipelines bestanden aus mehreren spezialisierten Stufen (Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging, Syntaxanalyse), jede mit eigenem Modell. Moderne NLP nutzt End-to-End-Modelle wie Transformer, die viele dieser Aufgaben implizit beherrschen und mit weniger Engineering-Aufwand bessere Ergebnisse liefern.

Im Produktdaten-Kontext sind NLP-Anwendungen vielfältig. Übersetzung von Produktbeschreibungen in mehrere Sprachen mit kultureller Anpassung, automatische Verschlagwortung für Suchindizes, Sentiment-Analyse von Kundenbewertungen, Klassifizierung freier Texte in strukturierte Attribute, semantische Suche, die Anfragen wie Geschenk für Mutter mit Produkten matcht, die diesen Anwendungsfall passen.

Pimcore nutzt NLP in mehreren Funktionsbereichen. Produkttext-Generierung und Übersetzung über LLMs, semantische Suche auf Produktdaten, automatische Klassifizierung von Produktbeschreibungen in strukturierte Attribute, Sentiment-Analyse für Kundenbewertungen. Über den Agent SDK lassen sich eigene NLP-Modelle in produktive Workflows einbinden, mit der Data Spine als Faktenbasis.