0. Тренируем нейронку распознавать товары, материалы по Вашей теме:
0.1.
https://habr.com/ru/companies/stm_labs/articles/708608/
0.2.
https://new-retail.ru/business/e_commerce/price_ru...
0.3. Сравнение текстовых описаний через методы обработки естественного языка (NLP), такие как TF-IDF, word2vec, BERT для извлечения смысла и семантического сравнения текстов (Spacy, Hugging Face Transformers и другие библиотеки NLP для анализа текста).
0.4. Анализ изображений товаров с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), которые могут выявлять визуальные сходства между изображениями товаров, даже если они отличаются углом съемки, освещением или масштабом (OpenCV и TensorFlow).
0.5. Графовые базы данных и алгоритмы, которые могут использоваться для идентификации связей между товарами на основе их атрибутов и отношений.
1. Нейронка из п0. распознает товары.
2. Человек в случайном порядке проверяет работу нейронки из п1. и при необходимости, сообщает ей её ошибки. Таким образом происходит дообучение нейронки уже в процессе работы.
Либо, использовать поисковые движки (с его возможностями полнотекстового поиска и сопоставления), по типу Elasticsearch или
OpenSearch (получая наибольшую вероятность сопоставления).