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__Data x AI Infra的中国选择:OceanBase在「in银泰商业」的落地实践_祝阳.pdf

上传人: 可*** 编号:710837 2025-05-28 20页 2.03MB

1、Data x AI Infra 的中国选择:OceanBase 在in银泰商业落地实践演讲人共益互动/HiGoal AI:祝阳Contents目 录从业务构想到技术实现AI 产品求新求快,业务求效求稳,新技术如何在应用中破局01 零售业AI实践案例HiGoal Al 在零售业标杆企业in银泰商业的实践分享02 AI 场景下的数据复杂性AI 场景多数据库并用,OceanBase 让 AI 数据处理更简单03 关于 HiGoal AI技术基因商业思维架构哲学自研模型库Service EvaluationMulti-domain NERConversation QualityCommunity De

2、tectProduct ProfilingNL2SQLVoice Search NLPCustomer Segmentation销售场景电子工牌其他录音设备办公场景手机/PC页面嵌入IT系统调用顾客场景公众号/小程序APP语音自研语音模型语音识别声纹识别行业NER微调自然语言自然语言企业专有模型语义识别智能路由参数校验专有模型应用Agent大模型Redirect企业智能引擎应用程序应用接口1应用接口2应用接口N三方系统ERPBIHiGoal AI 企业智能引擎企业全场景覆盖销售/管理/顾客服务|无缝嵌入现有系统架构|模块化设计快速扩展智能中枢引擎从多模态感知|Agentic Graph RAG

3、 跨域知识推理|企业行动链可量化价值输出对话质检、顾客分群等50+业务模型|动态拓扑重构从业务构想到技术实现,大语言模型落地的“最后一公里”技术路线的尝试与选择开源组件以及 Fine tunning 在实际生产环境下的困境开源组件的问题Fine-tuning 训练的困难系统稳定性场景适配性数据异构其他兼容性算力成本过高需要量高质量语料难以快速实时更新1意图感知检索、多跳推理检索、缓存与记忆机制智能体检索Agentic Retrieval2多领域知识图谱,行业多模态 NER 库及动态关系推理算法知识图谱Multi-domain Knowledge Graph3多智能体分工(Multi-Agent

4、 Roles)、反馈学习(Feedback Learning)智能体协同与决策Agent Orchestration4中文语境的时间算法、NLP NER 识别(含拼音模糊检索)、多语种支持等工程优化Engineering Optimizations自研核心组件企业知识库Enterprise Knowledges Base数字员工Digital Employee自助服务智能体Self-service Agent对客服务Customer Service企业专有模型Customized Models国产通用大语言模型General LLM企业自采定制模型服务客户系统接口开发Client Applic

5、ations Interfaces知识鉴权Knowledge Authentication智能体协同Agents Orchestration多域知识库Knowledge Base增强检索Agentic RAG图谱工程Knowledge GraphEngineering智能体工程Agents Engineering适配开发标准产品AI工程优化Engineering Optimizations商智NL2SQL色块:标准产品需适配开发需第三方支持数据服务关系数据库/向量数据库/图数据库可编排的智能体工程链|知识即服务|企业级智能中枢从指令到协同,让系统更可用in银泰商业涵盖高端零售 in 、inPA

6、RK 、银泰城购物中心等品牌的大型商业集团,是中国零售行业的领导者、变革者及推动者多组建筑,空间复杂,游客不熟悉in银泰商业 在杭州 in77 有5个区,跨延安路与民生路、西湖核心景区,游客找店不方便本地化运营,经营评估体系拉齐难门店遍布全国,如何评价一家店经营的业绩是“足够好的”,达到业绩增长和员工满意度的双重目标服务人员的变更,如何维持高水准的服务水平一线员工进出频繁,如何保证顾客服务水平的“持续在线”in银泰商业AI 重构的100+场景解决方案商智决策图谱:需求解构-场景建模-价值涌现的拓扑网络意图森林|实时

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本文主要介绍了HiGoal AI在零售业标杆企业「in银泰商业」的实践案例,展示了AI在零售业的应用。关键点如下: 1. HiGoal AI技术基因包括自研模型库、多领域知识图谱等,实现了企业全场景覆盖。 2. AI在「in银泰商业」解决了跨门店管理、经营评估体系、服务人员变更等问题,提升了业务效率和顾客服务水平。 3. OceanBase作为实时计算引擎,支持AI产品在数据复杂性场景下的数据处理,降低了算力成本,提高了响应速度。 - 核心数据:向量匹配响应时间从100ms降低到20ms,数据规模支持从百万级提升到亿级。 4. AI时代需要多类型数据库协同,OceanBase解决了关系数据库、向量数据库、图数据库的使用痛点,实现了运维省心。 综上,HiGoal AI与OceanBase的结合为零售业带来了显著的效益,提升了业务智能化水平。
"零售AI如何革新业务?" "OceanBase如何简化数据处理?" "HiGoal AI怎样提升服务效率?"
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