挑选合适的线下门店帮助新品进入线下分销，并根据每个门店的情况进行铺货衡量◆★。
RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术
客户在新品方面的需求★■■，可以通过全域TMIC来洞察市场风向，掌握消费者关心的热点词与品类属性。根据包装、成分、容量、色彩不同方面的属性，通过挑选出优质的属性，进而帮助客户进行量产预判。
Langchain 与 Elasticsearch：创新数据检索的融合实战
通过共享地理位置不同的（CDC/RDC/FDC/前置仓/经销商库存）★■，从而使得所有库存都可以用来销售与订单履约，并进行可售库存控制。
将商品特征与消费者特征数据相结合，即可得出消费者偏好■★。将消费者特征与门店特征数据结合，则得出标杆门店。将消费者偏好与标杆门店加上商品政策结合，最终得出门店商品组货。
LangChain-21 Text Splitters 内容切分器 支持多种格式 HTML JSON md Code(JS/Py/TS/etc) 进行切分并输出 方便将数据进行结构化后检索
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储，保障企业数据隐私安全■■◆★。
解锁AI新境界：LangChain+RAG实战秘籍◆◆★，让你的企业决策更智能◆■◆★★■，引领商业未来新潮流！
在探讨是否需从数据中台升级至数据飞轮前，我们应先理解两者之间的关系★◆■。数据中台作为数据集成、清洗及治理的强大平台，是数据飞轮的基础；而要实现数据飞轮◆■■★■，则需进一步增强数据自动化处理与智能化利用能力。借助机器学习与人工智能技术◆★★■■★，“转动”数据并创建反馈机制，使数据在循环中不断优化，如改进产品推荐系统◆■◆■，进而形成数据飞轮。此外■★■★，为了适应市场变化■◆，企业还需提高数据基础设施的敏捷性和灵活性◆■■◆★，这可通过采用微服务架构和云计算技术来达成，从而确保数据系统的快速扩展与调整，支持数据飞轮高效运转。综上所述◆■■，数据中台虽为基础，但全面升级至数据飞轮则需在数据自动化处理、反馈机制及系统敏捷性方面进行全面提升◆★■。
The connection to adb is down, and a severe error has occured(Android模拟器端口被占用)
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阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
本文探讨了如何通过数据飞轮激活数据中台的潜力◆★★◆，实现数据驱动的创新★★。文章分析了数据中台面临的挑战■◆■■★，如数据孤岛和工具复杂性，并提出了建立统一数据治理架构、引入自动化数据管道和强化数据与业务融合等策略。通过实际案例和技术示例，展示了如何利用数据飞轮实现业务增长，强调了数据可视化和文化建设的重要性◆◆■★◆。旨在帮助企业充分挖掘数据价值★◆◆◆◆★，提升决策效率。
对于以上服务，需要客户提供历史相同节点如双十一、618等大促活动的数据，如投放渠道◆■■■、投放形式★◆★◆★★、投放金额等★◆★◆■，进而我们根据智能算法引擎进行预测，制定未来的投放时间与形式，并生成预测效果。
新品确定后，针对线上客户挑选出潜在客户，圈出目标人群。同时帮助新品树立IP理念，加深新品记忆点，在运营过程中不断进行复盘与沉淀。
通过阿里云这样的智能算法选品，能够有效提升门店销售，提升单位面积坪效，获得良好的市场表现◆★◆■◆■。
商家选址痛点：选址流程太复杂，需要考虑的因素数据太多，如何找到对的渠道/门店，降低试错成本■■■◆★■？
解锁AI新纪元：LangChain保姆级RAG实战，助你抢占大模型发展趋势红利，共赴智能未来之旅★■！
从供应链成本、效率、服务可靠性几个角度出发，基于客户区域分布◆★、订单量以及产品品类特性等，规划设计RDC、FDC、以及前置仓的选址★◆★■★◆。
结合门店LBS分布■■■★■、品牌新品价格特性、功能特征及情感属性，有效帮助品牌识别线下门店的新品潜客■◆★◆◆◆。
通过预测渠道销量★◆■■，保持不同仓储地（CDC/RDC/FDC/前置仓）的库存水位，用最小的库存撬动最大销售额，由市场需求拉动补货。
在销量预测相对精准的情况下，针对不同渠道的订单进行订单履约路径规划，去（CDC/RDC/FDC/前置仓/经销商库存）选择最合理的履约仓库，进行路由规划。
通过阿里云 Milvus 和 LangChain 快速构建 LLM 问答系统
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL，4核16GB 100GB 1个月
揭秘LangChain超能力★◆◆★★：一键解锁与多元语言模型的梦幻联动，打造前所未有的智能对线天】LangChain是一个开源框架，旨在简化应用程序与大型语言模型（LLM）的交互。它提供抽象层，使开发者能轻松构建聊天机器人★★■★◆■、知识管理工具等应用。本文介绍如何使用LangChain与不同语言模型交互◆★◆，涵盖安装、环境设置◆■★■、简单应用开发及复杂场景配置，如文档处理和多模型支持。
通常试销过程有三个阶段，分别为孵化期（0~3个月）■◆◆★◆，成长期（3~9个月）★★★■◆■，成熟期（9+个月）。
深入浅出 LangChain 与智能 Agent■★★■■：构建下一代 AI 助手
如上图所示，阿里云端到端的智能货品解决方案依托于产品Quick Stock完成，围绕货品与供应链领域可分为五个部分，分别是★■■：选址/选品、新品创新、需求预测、库存计划和供应链执行。
第一部分的选址/选品主要是确定客户需求在哪里，如何用数字化的手段寻找需求满足地点，需求满足地点包括不限于线下门店、电商渠道等，确定供应地点后需要进行智能化选品，为后续打造爆品奠定基础。
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景；ADB PG推出全新企业智能数据平台，用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产■◆■■，包括创建， 管理◆■★■★，探索， 监控等◆■■■； 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
adb: error: cannot create file/directory ‘d:/1.png‘: No such file or directory
客户在运营中经常会做各种各样的活动来提升GMV，活动做得越多则销量预测越复杂。阿里云提供白盒化策略，帮助客户归因★■★，找出不同活动对GMV的影响因子■◆★■，从而方便客户下次做活动策略的调整◆★■。
在此基础上，我们提供一整套的过程看板★◆★◆◆，方便客户一目了然地看清楚新品运营中各个流程的进程与结果◆◆◆。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台■◆★：一站式管理数据服务资产
有十几年的企业信息化、数字化转型经验，服务过阿里云众多标杆客户的数据智能建设项目◆◆■■，在企业数据中台建设和数据资产运营领域有着丰富的实践经验。
绝大部分的企业数字化转型始于前端的需求侧，接着转移到供给侧★◆◆，最终到达经营侧★◆■■。正常情况下三部曲循序渐进，有部分企业步子较大，需求侧与供给侧的工作会一起进行◆■★◆★◆。
【10月更文挑战第4天】本文通过详细的实战演练◆■★◆■，指导读者如何在LangChain框架中集成检索增强生成（RAG）技术，以提升大型语言模型的准确性与可靠性■◆◆★。RAG通过整合外部知识源◆◆■■■■，已在生成式AI领域展现出巨大潜力。文中提供了从数据加载到创建检索器的完整步骤◆◆■■，并探讨了RAG在企业问答系统、决策支持及客户服务中的应用。通过构建知识库、选择合适的嵌入模型及持续优化系统■★★◆，企业可以充分利用现有数据，实现高效的商业落地。
按照不同的维度◆★■，可以挑选出优质产品，进一步挖掘有潜力的品类，进行增投与重新分类，方便用户更好的进行后续策略调整★◆★★◆■。
【数据飞轮】驱动业务增长的高效引擎 —从数据仓库到数据中台的技术进化与实战
策略篇2：货品运营怎么做？ 基于数据智能的货品运营产品Quick Stock 《零售数据中台通关指南》
第二部分的新品创新是许多企业关注的事情，主要帮助企业用数字化的手段打造爆品，在每年的企业创新中提供数据化支撑。
通过结合历史销售数据以及营销策略★■◆★，分层拨开真实市场需求，引导需求以及不同促销策略的影响，对相关结果分别构建预测模型。
选品主要由三方面的数据组成：商品特征，消费者特征与门店特征，通俗来说即“人货场”。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台：一站式管理数据服务资产
本篇介绍了针对数字化应用方向的未来蓝图和阿里云端到端的智能货品解决方案（Quick Stock）■◆，包括从选址/选品，新品创新，需求预测/库存计划/供应链执行等。
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过接入线上平台的运营数据★◆★，获取品牌方各个方面的数据信息，淘系以外的渠道需通过OMS接入进销存的订单数据，还有一部分是品牌内部的ERP库存数据，还有一部分需要品牌来授权阿里域上官方旗舰店，除了获取订单外◆★■★★，还可以获取点击量与转化率等信息，进而更加精准地预测销售，并进行滚动补货。
第三至第五部分主要是供应链需求，先对市场进行需求预测，进而生成铺货/补货/调货建议，制定库存计划■■◆。当在实际销售过程中发生缺货的情况★■■★◆，进行订单分解与产销协调，保证供应链能够进行快速响应与履约，进而保证业务正常运行。
Android Activity重写dump方法实现通过adb调试代码
销量的预测仍围绕“人货场”的逻辑，通过品牌授权后接入品牌所拥有的运营数据，如商品特征、线上消费者画像、店铺特征、品类特征、品牌特征等详细数据，阿里云通过算法服务将为客户提供更为精准的销量预测。
上图是阿里云智能算法输出结果★◆◆◆★◆，它有Saas服务★★★■■，在服务中客户可以设置自己的品牌与竞对品牌。在这个基础上，客户可以按地图圈选◆★■★◆■，例如目标位置三公里以内的人群结构，它会帮客户生成人群购买力等数据报告，并为目标位置做评估★■■★◆。
跟随型新品主要参考对标竞品，改进型新品参考对标的老品，创新型新品参考相似创新品，除此之外，这三种都需要参考行业Benchmark。
基于过往营销活动的数据，智能决策引擎能基于不同的营销计划进行GMV策略模拟，将GMV的贡献拆分到不同渠道、媒体等★■◆■■，将结果可视化◆★，方便客户进行策略调优，并且基于过往效果与GMV目标★■◆◆，模拟出最佳市场计划。
在数据驱动时代■◆◆■★，企业逐渐从数据仓库过渡到数据中台，并进一步发展为数据飞轮。本文详细介绍了这一演进路径，涵盖数据仓库的基础存储与查询、数据中台的集成与实时决策，以及数据飞轮的自动化增长机制。通过代码示例展示如何在实际业务中运用数据技术◆★■◆◆★，实现数据的最大价值，推动业务持续优化与增长。
阿里云根据客户提供的数据颗粒度，基于算法能力，提供了销售预测AI引擎。引擎主要通过机器学习、生命周期预测■★、预测仿真★◆◆■◆★、特征归因分析、媒体归因分析、人群预测等方面进行运算★★，从而指导促销策略优化与库存策略优化◆■◆■★。
【直播】从乳制品行业切入，全面解读数据中台如何帮助企业抓住数字经济时代机会
目前市场上的许多客户■■◆◆★，尤其是餐饮/零售等行业的客户■◆◆◆★■，都会有门店选址方面的需求。规模成熟的客户往往有自己专门的选址团队，通过企业本身所掌握的数据■★■■★，进行分析与选择，挑出有潜力的点进行成本评估与未来市场的评估★■◆■。
除此之外，如果客户过去有其他门店◆■★■★，输入数据后，算法服务会根据历史数据算出目标位置在未来一到三个月可贡献的销售额（GMV）。
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我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木◆◆◆，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在★■◆◆，想象一下如果有一个数字世界的乐高■◆★★★■，我们可以用这样的“积木◆★”来构建智能程序■◆■◆★，这些程序能够阅读◆★★■■★、理解和撰写文本，甚至与我们对话◆★■■★。这就是大型语言模型（LLM）能够做到的，比如 GPT-4，它就像是一套庞大的乐高积木套装，等待我们来发掘和搭建◆◆◆★。
选址/选品完成后，每年的供应中需要根据市场变化进行新品开发，针对这方面阿里云提供了一整套解决方案◆◆★■■★，称为阿里云新品全域运营4A辅助器。
【10月更文挑战第4天】本文详细介绍检索增强生成（RAG）技术的发展趋势及其在大型语言模型（LLM）中的应用优势，如知识丰富性、上下文理解和可解释性。通过LangChain框架进行实战演练，演示从知识库加载◆★、文档分割■◆★★◆、向量化到构建检索器的全过程★★■◆，并提供示例代码。掌握RAG技术有助于企业在问答系统、文本生成等领域把握大模型的红利期，应对检索效率和模型融合等挑战。
目前主要依据淘系数据进行运算■■★◆，如果客户有线下门店渠道的消费者数据可提供，运算结果将更为精准。