TOPRISM 成立于2015年，是领先的基于位置的智能软件解决方案提供商。该公司通过位置数据和人工智能技术帮助企业优化运营决策，其解决方案涵盖渠道管理、物流优化等数字化转型场景，服务快消、酒类、电子、时尚零售、连锁店、烟草和汽车等行业的龙头企业。
挑战：突破业务瓶颈与数据安全双重要求
随着业务规模扩大，TOPRISM 面临日益增长的商户数据查询需求。商户需要从其庞大的位置智能数据库中获取特定洞察，但传统查询方式存在显著瓶颈。核心挑战在于商户频繁提出即席市场信息查询需求。例如：需要获取某城市特定连锁店分布情况，或验证数据库中特定餐馆是否具有特殊标签认证等。这些问题看似简单，却引发多重运营难题：
核心挑战在于商户频繁提出即席市场信息查询需求。例如：需要获取某城市特定连锁店分布情况，或验证数据库中特定餐馆是否具有特殊标签认证等。这些问题看似简单，却引发多重运营难题：
技术能力鸿沟
- 商户普遍缺乏SQL编写能力，无法自主获取所需数据
- 技术团队需持续处理海量查询请求，形成持续性业务瓶颈
- 客户规模扩张时，人工处理模式难以扩展
安全合规要求
- 禁止直接数据库访问
- 需通过API网关实现受控数据服务
- 确保查询过程符合企业级安全标准
解决方案：TiDB Cloud Chat2Query 的突破性应用
经过多维度评估，TOPRISM 选择 TiDB Cloud Chat2Query 的关键因素包括：
安全架构
- API 优先设计，通过 HTTPS 端点实现安全数据访问
- 符合企业级数据治理要求
技术优势
- 在Spider基准测试中取得 86.30 分，BIRD 基准测试排名前四
- 采用 COT 和 RAG 技术，准确处理复杂查询
- 多智能体协作机制实现 SQL 验证，查询准确率提升 2-4%
架构适配性
- 与现有 TiDB 生态无缝集成
- Serverless 架构免运维，按需付费模式优化成本
- 可视化结果展示与多智能体查询优化功能
TOPRISM 的新一代精简架构
TOPRISM 通过精简架构实现了 TiDB Cloud Chat2Query 服务，显著提升了商户获取市场信息的效率。以下是架构实现细节与运作机制：
Web 交互层：用户友好型前端，支持商户以自然语言输入查询
数据处理层：
- PowerJob 流水线调度集成
- ETL 任务管理系统
- DataX 数据同步工具
- 数据中心综合报表查询应用
数据库层：
- TiDB Cloud 作为核心数据库
- 与现有 PostgreSQL 数据库集成
- 安全 API 端点实现数据访问
TiDB Cloud Chat2Query 的实施方案使商户能够实现以下功能
- 使用自然语言提问
- 即时接收精准响应
- 访问可视化分析结果
- 通过受控 API 保障数据安全
💡 TiDB Cloud Chat2Query 实践运作解析
当商户提出"显示上海浦东新区商场1公里范围内的优质餐厅"查询时，系统执行以下完整流程：
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上下文增强阶段
- Chat2Query 分析 TOPRISM 数据库模式，识别位置数据、餐厅分类与商场信息的关联关系
- 系统调用向量数据库，增强地理空间关系与商业分类的上下文理解
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查询处理阶段
- 通过思维链（COT）推理将自然语言转换为SQL语句
- 将复合查询分解为四个核心组件：优质餐厅识别、商场距离计算、浦东新区过滤、1公里半径约束
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准确性优化阶段
- 多代理协作机制验证生成SQL的逻辑完整性
- 后处理优化使查询准确率提升2-4个百分点
- 检索增强生成（RAG）技术确保地理上下文精确性
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结果交付阶段
- 通过加密 API 端点返回查询结果
- 生成热力图显示餐厅分布密度，交互式地图标注具体坐标位置
- 返回包含餐厅名称、地理坐标、星级评分的JSON数据格式
成果：卓越体验的自助分析系统
该实施方案显著优化了 TOPRISM 用户获取数据洞察的方式。即席查询响应时间从 20 分钟缩短至秒级，95% 的用户无需技术支持即可自主完成数据查询。
这为TOPRISM运营带来连锁改进：技术人员从处理常规查询转向复杂任务开发，生产力提升 40%；终端用户满意度指数上升35%（NPS 净推荐值达 82 分）；跨场景数据利用率同比增长 28 %，涵盖选址分析、竞品监测等 12 个业务模块。
通过本次实施，TOPRISM成功将商户即席数据服务：从人工密集型转型为自动化自助系统。在保持银行级数据安全的同时实现亚秒级响应体验。