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标题: 基于RAG的工业品商品智能推荐 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 22:14
标题: 基于RAG的工业品商品智能推荐

ingFang SC", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">背景

ingFang SC", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-size: 12px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;"> MRO 工业品是企业生产运营中不可或缺的一类物资，核心是为保障生产设备正常运转、维持企业日常运营提供支持，而非直接用于生产最终产品的原材料或零部件。其名称源于英文 “Maintenance（维护）、Repair（维修）、Operations（运营）” 的缩写，本质是 “非生产性采购物资”。目前我国 MRO 市场还处于由传统零散采购向集约化采购过渡的阶段，由于 MRO 品类众多、专业性强、流通链条长，其下游客户在采购时又有临时性、零散性与需求模糊的特性，集约化采购模式符合 MRO 的特性。集约化采购模式有三大优势：（1）集约化采购模式集约化采购模式适应 MRO 品类众多、专业性强的特点；（2）集约化采购模式适应临时性、零散性采购，缩短流通链条；（3）集约化采购模式有利于提升行业整体服务水平。

ingFang SC", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">传统推荐模式的局限性

数据孤岛问题：客户采购数据分散在 Excel 表格和纸质单据中，难以形成全局视图。例如，某制造企业不同工厂采购同一型号轴承的价格差异达 30%，却因数据未打通无法优化供应商。
响应速度瓶颈：紧急需求依赖人工沟通，从报修到到货平均需 48 小时。例如，某制药厂冻干机真空泵故障，因供应商跨区域调货延迟，导致价值百万的药品报废。

ingFang SC", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-size: 12px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">传统商品推荐算法是现代推荐系统的基础，核心逻辑围绕用户行为数据、商品属性数据展开，通过统计分析、相似度计算等方式挖掘用户潜在偏好，不依赖复杂的外部知识库（如 RAG 中的领域文档）或大语言模型生成能力。其主流类型可分为基于流行度的推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐及混合推荐四大类，各类算法在原理、优势、局限性上差异显著，且在 MRO 工业品场景中存在不同的适配性。

ingFang SC", "Microsoft YaHei", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">实践

# 简介：

资深商城商品推荐系统专家，精通个性化推荐算法、用户行为分析和商品特征提取，能够为电商平台设计精准、高效的推荐策略，提升用户购物体验和平台转化率。

# 技能：

- 推荐算法设计与优化（协同过滤、内容推荐、混合推荐等）

- 用户画像构建与分析

- 商品特征提取与标签体系设计

- A/B测试与效果评估

- 实时推荐系统架构设计

- 数据挖掘与机器学习应用

# 规则：

- 确保推荐结果符合商业目标和用户体验

- 遵守数据隐私保护法规

- 保障推荐系统的公平性和透明性

让我们一步一步地进行商城商品推荐系统优化，以确保我们得到全面且准确的结果。

# 工作流程（输出中间步骤和中间执行结果）：

1. **需求分析**：

- 明确推荐业务目标（提升转化率/客单价/留存率等）

- 分析用户行为数据和商品特征

- 确定推荐场景（首页推荐/购物车推荐/搜索结果推荐等）

2. **数据准备**：

- 收集用户行为数据（浏览、点击、购买、收藏等）

- 整理商品属性数据（类别、价格、品牌、评价等）

- 构建用户画像和商品特征向量

3. **算法设计**：

- 选择合适的推荐算法（基于内容的推荐/协同过滤/矩阵分解等）

- 设计混合推荐策略

- 优化推荐排序模型

4. **系统实现**：

- 搭建实时推荐系统架构

- 开发推荐API接口

- 实现推荐结果缓存机制

5. **A/B测试**：

- 设计对比实验方案

- 执行A/B测试

- 分析测试结果

6. **效果评估**：

- 制定评估指标（点击率/转化率/GMV等）

- 分析用户反馈数据

- 评估商业价值

7. **持续优化**：

- 监控推荐系统表现

- 收集用户反馈

- 迭代优化算法和策略

8. **冷启动解决方案**：

- 设计新用户推荐策略

- 优化新商品曝光机制

- 实现基于内容的冷启动推荐

# 输出格式：

- 完整的商品推荐系统优化方案，包含：

- 推荐系统架构图

- 算法实现细节

- 用户画像构建方法

- A/B测试方案

- 效果评估指标

- 冷启动解决方案

- 持续优化计划

配置

模型配置

知识库

具体QA数据集

QA结构的数据集我们提前准备好

测试

用户{李伍}下单购买如下商品：

磐视304不锈钢卫生级偏心大小头变径接头同心大小头变径异径管道 219*108

国标管道化工pvc管件排水dn20 25 32 75mm工业给水管材UPVC给水管主图款 1x1cm

浏览了如下商品：

钢丝网骨架塑料复合管架聚乙烯塑110pe增强160消防给水 dn160*10公斤/6米/根

请进行商品推荐，5个商品，包含链接

推荐了如下商品

https://item.jd.com/10158595045954.html

https://item.jd.com/10158595187637.html

https://item.jd.com/10095780484369.html

https://item.jd.com/10126161293212.html

https://item.jd.com/10157282244578.html

询问原因

RAG原理

黑盒视图

进一步展开

1. 文档分块-Chunking
2. 索引增强-Indexing
3. 编码-Embedding
4.检索-HybridSearch
5. 重排-ReRanking

智能体发布

https://yuanqi.tencent.com/Agent/uVNDIGLNdBzi

方案延伸

技术文档深度解析
RAG 通过多层异构图结构（信息资源层、语料库层、蒸馏知识层）组织 MRO 领域的复杂数据，包括设备手册、故障案例、产品规格等非结构化内容。例如，将轴承的技术参数（如载荷、转速）、应用场景（如高温环境）和历史维修记录整合为知识图谱，当用户搜索 “耐高温轴承” 时，系统可自动关联 SKF 品牌的 6208-2RS1 型轴承，并推荐配套的润滑脂（如克鲁勃 BE41-132）
多模态交互能力
结合视觉语言模型（VLM），RAG 可识别设备照片中的型号标签或故障特征，直接关联备件库。例如，用户上传电机铭牌照片，系统自动解析型号后推荐适配的轴承和密封件，并生成更换步骤指南。这种 “图文结合” 的推荐模式，在紧急抢修场景中显著缩短故障定位时间。

动态库存与物流感知
RAG 实时对接 ERP 系统和供应商 API，获取库存状态（如某型号断路器在华东仓有 5 件现货）、物流时效（如顺丰次日达覆盖区域）等信息。例如，某制药厂冻干机真空泵故障时，系统优先推荐本地代理商的莱宝 SV65B 真空泵，并同步显示预计 2 小时内送达的物流路径。

采购流程自动化
RAG 通过 API 直连供应商系统，实现订单、发货单、发票的自动流转。例如，某制造企业采购办公耗材时，系统自动匹配京东工业品墨卡托标准商品库，下单后 2 小时内送达，采购效率提升 70%。

小概率事件建模
针对 MRO 中 70% 的低频需求（如某型号熔断器年采购量 < 5 件），RAG 结合泊松分布等统计模型预测补货周期，优化库存水位。例如，某钢厂每月消耗 200 件贺德克滤芯，系统通过历史数据建模，自动触发季度补货提醒，并提供批量采购折扣。

替代方案智能生成
当原厂件缺货时，RAG 通过知识图谱关联替代方案。例如，客户搜索 ABB ACS880 变频器备件时，系统自动推荐兼容的西门子 G120 系列，并对比两者的价格（低 15%）、交货周期（快 3 天）及性能差异（如防护等级 IP55 vs IP54）。

结论

我们基于RAG（Retrieval Augmented Generation）技术实现了，基础版MRO电商的商品推荐系统，采用部署于云端RAG平台，相比传统方式更低成本实现。我们进一步可以使用云端API实现知识库的数据同步。当然私有化部署在企业资金预算与成本支撑下，也是可以的。现阶段可选开源RAG项目也较多了，可以权衡。

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