今日书局智能门店AI系统产品系统

今日书局是新概念书店（融合阅读、餐饮、手办及礼品的新零售模式），需通过AI提升会员活跃度与供应链效率。要求AI智能导购转化率提升10%、拉新率提升7%；供应链预测准确率达80%，降低运营成本10%。需要构建AI驱动系统：1) Agentic RAG实现自然语言智能导购（个性化推荐、券组合优化）；2) RNN模型预测商品销量与活动效果，结合6年历史数据及外部因素（天气、节假日）。

架构设计与核心开发（负责系统框架、AI模块实现及优化）包括：
1. 供应链：采用梯度提升模型（对比随机森林：100棵树、最大深度10层），动态归一化处理参数（如温度缩放至[-1,1]），加入天气/活动特征；
2. 智能导购：Qdrant向量库+Agentic RAG实现毫秒级响应，Redis缓存用户行为数据；
3. 数据集成与清洗：构建基于AI的数据自动化清洗过程，并通过function calling/MCP机制，自动调用气象局/日历API获取实时天气与节假日，内部活动参数（来自内部用友ERP内的活动制定审核）；
1)替代人工清洗，减少数据预处理耗时40%；2)动态注入特征使预测模型泛化性提升3%。

智能导购转化率提升16%（目标10%）、拉新率10%（18-35岁新客90%，20%沉睡会员回流）；供应链预测准确率82%，成本降低16%，转化率提升6%。