新零售巨头通过 TiDB GraphRAG 系统实现 45% 成本缩减

作者： 社区小助手原文来源：https://tidb.net/blog/deb892e7

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：

1. ​知识图谱提取

2. 从技术手册等文档中提取知识图谱

3. 在 TiDB 中存储结构化实体关系及向量嵌入

4. ​智能查询处理

5. 意图检测算法精准解析用户查询（IT 故障排查 / 食谱查询等）

6. 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）

7. ​上下文感知应答

8. 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