Cómo Rappi redujo la latencia de búsqueda un 40 % con Oracle AI Vector Search
Rappi, la aplicación de entrega bajo demanda de más rápido crecimiento en América Latina con presencia en más de 300 ciudades, sustituyó su motor de búsqueda basado en palabras clave por Oracle AI Vector Search y Oracle Cloud Infrastructure Generative AI para habilitar el descubrimiento de productos por búsqueda semántica e imagen. La mejora redujo la latencia de respuesta un 40 % y aumentó la tasa de conversión un 25 %, impulsando mayor interacción y volumen de pedidos en toda la plataforma.
Impacto
40%
Reducción de latencia de búsqueda
25%
Mejora de la tasa de conversión
Desafío
El motor de búsqueda basado en palabras clave de Rappi no podía gestionar consultas vagas, errores tipográficos ni palabras clave con poca interacción, lo que limitaba su capacidad para interpretar con precisión la intención del usuario y mostrar productos relevantes en un catálogo de millones de artículos.
Solución
Rappi desplegó Oracle AI Vector Search sobre Oracle Autonomous AI Database y Oracle Cloud Infrastructure Generative AI para habilitar una búsqueda semántica e imagen que interpreta la intención del usuario y empareja las consultas con el catálogo según el significado subyacente, sin necesidad de mover datos entre sistemas.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“Al implementar Oracle AI Vector Search, no solo obtenemos menor latencia, sino que también hemos mejorado nuestra tasa de conversión. Los usuarios interactúan más con la app de Rappi para descubrir nuevos productos. Al final, eso significa más pedidos que contribuyen al crecimiento de nuestro negocio.”
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Historia completa
Rappi fue fundada en 2015 como un servicio de entrega de comestibles y desde entonces se ha expandido a una super app que cubre alimentación, retail, farmacia y servicios financieros en más de 300 ciudades latinoamericanas. Con millones de consultas de usuario por minuto en su plataforma y un catálogo que abarca restaurantes y comercios minoristas, la calidad de la experiencia de búsqueda determina directamente la conversión de pedidos y la fidelización de clientes.
El motor de búsqueda basado en palabras clave de la compañía generaba un problema estructural: no podía resolver consultas vagas, manejar palabras con errores tipográficos ni interpretar la intención de búsqueda a partir de palabras clave con poca interacción. Un usuario que buscara “algo ligero para comer” o que cometiera un error al escribir el nombre de un restaurante recibía resultados deficientes o irrelevantes, lo que limitaba la capacidad de la app para mostrar productos pertinentes y restringía las tasas de conversión.
Rappi seleccionó Oracle AI Vector Search sobre Oracle Autonomous AI Database, ejecutado en Oracle Cloud Infrastructure, como plataforma principal de búsqueda y procesamiento de datos. La arquitectura lleva las capacidades de IA directamente al lugar donde residen los datos de la empresa, eliminando la necesidad de mover datos entre sistemas o mantener bases de datos vectoriales separadas. Oracle Cloud Infrastructure Generative AI impulsa la funcionalidad de grandes modelos de lenguaje dentro de la capa de búsqueda, habilitando consultas en lenguaje natural e imagen contra los extensos catálogos de restaurantes y retail de Rappi.
El cambio a la búsqueda semántica tuvo un efecto inmediato en el rendimiento. La latencia de respuesta de búsqueda se redujo un 40 %, mientras que la mayor relevancia de los resultados impulsó una mejora del 25 % en la tasa de conversión. Los usuarios que interactúan con la aplicación mediante búsquedas en lenguaje natural o por imagen ahora reciben resultados más rápidos y contextualmente precisos, lo que aumenta el descubrimiento de productos y genera un mayor valor medio de pedido.
Rappi considera a Oracle un socio estratégico en su evolución de IA. La combinación de fiabilidad, soporte para capacidades avanzadas de IA y la capacidad de escalar a millones de consultas por minuto hicieron de Oracle la plataforma elegida para esta migración de infraestructura. La empresa sigue ampliando sus casos de uso de IA sobre la infraestructura de Oracle con vistas a profundizar en la personalización y las recomendaciones de productos en toda la plataforma.
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