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专栏/.../

新零售巨头通过 TiDB GraphRAG 系统实现 45% 成本缩减

 社区小助手  发表于  2025-03-11
原创

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

tech-stack

系统运作机制

GraphRAG 系统通过三阶段流程满足双重业务需求:

  1. 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
  2. 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)
  3. 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

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版权声明:本文为 TiDB 社区用户原创文章,遵循 CC BY-NC-SA 4.0 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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