向量数据库在智能餐饮供应链管理中的应用实践

向量数据库 结合 大模型 与 embedding 技术,依托 神经网络 与 ranking 算法,构建供应链管理体系,实现食材溯源与库存优化。

餐饮供应链数据的 embedding 生成策略

供应链数据的向量化需捕捉食材与库存特征:

· 食材图像 embedding:CLIP 模型提取食材外观、新鲜度的视觉特征,关联质量等级;

· 库存状态 embedding:LSTM 模型处理库存数量、保质期的时序数据,生成库存向量;

· 供应商信息 embedding:将供应商资质、配送时效转为特征向量,关联合作优先级。某餐饮集团采用该方案,使 embedding 溯源准确率提升 35%。

向量数据库的供应链索引优化

向量数据库 针对供应链场景设计:

· 食材类别索引:基于 embedding 中的类别特征建立倒排索引,区分蔬菜、肉类等类型;

· 保质期索引:关联 embedding 与过期时间,优先处理临期食材;

· 供应商关联索引:建立食材与供应商 embedding 的关联,优化采购渠道。某供应链平台借此将库存检索延迟控制在 100ms 内。

大模型与神经网络的协同管理

在 “大模型 +神经网络” 流程中:

1. 供应链数据经 神经网络 生成 embedding;

1. 向量数据库 召回相似场景 embedding 及管理方案;

1. ranking 算法排序优先级,大模型 生成采购计划。该系统使某集团的食材浪费率降低 26%。