全球線上購物決策正面臨信息過載的困境——消費者平均需瀏覽15個以上平臺、對比20余款商品，耗時超兩小時才能完成單次購買。從數碼產品的參數比對到美妝成分的甄別，從家電功能的匹配到禮物情感價值的考量，用戶在海量信息中既要辨別真偽，又需平衡需求、預算與偏好，決策成本持續攀升。傳統購物搜索工具僅能提供基礎信息羅列，難以深入理解個性化需求，更無法形成系統性購買建議。

針對這一痛點，OpenAI近日在其聊天機器人中上線了智能購物研究模塊。該功能通過自然語言處理技術，將用戶模糊的購物意圖轉化為精準篩選條件。系統不僅能識別明確的功能參數需求，還能捕捉隱藏的使用場景或風格偏好。例如，當用戶提及“適合戶外運動的耳機”時，功能會自動關聯防水、續航、降噪等關鍵指標；若用戶描述“送給長輩的智能手機”，則會優先篩選大字體、簡易操作界面等特性。

個性化推薦機制是該功能的另一核心優勢。開啟記憶功能后，系統會結合用戶歷史對話記錄調整推薦邏輯。若檢測到用戶頻繁討論攝影話題，推薦相機時會側重傳感器性能與鏡頭群；若發現用戶家中養有寵物，吸塵器推薦將強化毛發處理能力與靜音設計。這種動態適配能力使推薦結果與實際使用場景的契合度顯著提升。

使用流程設計注重交互效率。用戶可通過兩種方式啟動服務：在提出購物相關問題時接受系統自動推薦，或通過菜單欄手動選擇購物研究模塊。進入可視化界面后，需依次描述核心需求，并回答預算范圍、使用對象、功能優先級等關鍵問題。系統隨后展開全網調研，在數分鐘內生成包含產品推薦、參數對比、優缺點分析及購買鏈接的個性化指南，用戶可直接通過鏈接跳轉至合作電商平臺完成購買。

技術團隊透露，該功能已突破傳統推薦算法的局限。通過主動提問與智能篩選機制，系統能持續澄清用戶需求，避免因表述模糊導致的推薦偏差。例如，當用戶搜索“輕便筆記本電腦”時，系統會進一步詢問“主要使用場景是辦公還是娛樂”“是否需要攜帶外設”等問題，從而精準定位產品定位。

目前該服務正分階段向移動端與網頁端用戶開放，覆蓋免費版、Plus、Pro等全層級會員。開發團隊表示，后續將與更多電商平臺建立數據合作，擴大產品數據庫覆蓋范圍。同時正在測試的“即時結賬”功能，未來可能支持在聊天界面直接完成支付，進一步縮短購物路徑。