本文聚焦于新零售行业的领军企业——一家以创新餐饮服务和客户体验著称的公司。该企业拥有庞大的门店网络和多元化员工体系，面临海量内部知识库管理的挑战，包括散落在多个系统的技术文档、操作手册、食谱等核心信息，这些信息孤岛导致效率低下并影响运营敏捷性。
挑战：知识管理提效与运营优化双重攻坚
尽管具备坚实的技术基础设施，该企业在知识管理领域仍面临两大关键挑战：
IT 运维场景
- 规模庞大的 IT 团队难以高效获取系统维护所需的技术文档
- 工程师平均花费 47 分钟/次在多个文档源中检索故障解决方案
- 信息检索延迟导致系统停机时间增加，影响整体生产力
门店运营场景
- 店长和员工需要快速获取标准操作流程、食谱等文档
- 从资深管理者到新入职员工的多层次人员结构
- 急需兼顾操作简便性与信息精准度的解决方案
这些紧迫需求推动企业寻求更高效的知识管理系统，在保障信息精准触达的同时提升运营效率。
解决方案：TiDB GraphRAG 增强型知识管理系统
为应对这些挑战，该公司部署了基于 TiDB 向量搜索的 GraphRAG 。该方案通过实现上下文感知的信息检索，有效弥合了 IT 运维与餐饮管理场景下的多源数据鸿沟。
通过运用 GraphRAG 技术，构建了智能化知识库：既能使工程师快速定位相关技术文档，又能让门店员工无缝获取所需操作指南。
技术架构
系统集成以下核心组件：
- TiDB Cloud Serverless：弹性伸缩的数据库平台
- TiDB 向量搜索：支撑语义理解的精准文档检索
- AutoFlow：实现 GraphRAG 对话式交互能力
- Jina.ai 嵌入模型：文档高效向量化处理
- AWS Bedrock/OpenAI GPT 大模型：自然语言查询解析
系统运作机制
GraphRAG 系统通过三阶段流程满足双重业务需求：
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知识图谱提取
- 从技术手册等文档中提取知识图谱
- 在 TiDB 中存储结构化实体关系及向量嵌入
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智能查询处理
- 意图检测算法精准解析用户查询（IT故障排查/食谱查询等）
- 多路径混合检索：向量搜索（内容相关性）+图谱搜索（上下文关联）
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上下文感知应答
- 动态合成符合用户场景的响应（如工程师查询备份流程时，同步提供关联依赖项说明）
在线演示
访问 TiDB.AI 体验智能文档助手，该平台基于 GraphRAG 与 TiDB 向量搜索构建，支持自然语言查询如：
- "设备故障处理流程"
- "库存记录更新指南"
系统将返回来自统一知识库的上下文精准答案。
核心功能
- 基于 TiDB 文档的上下文感知应答
- 知识图谱增强推理能力
- 开源实现方案
技术组件清单
- TiDB Cloud Serverless
- TiDB向量搜索
- AutoFlow
- Jina.ai 嵌入模型
- AWS Bedrock/OpenAI 大语言模型
- AWS EC2 应用托管