向量数据库 结合 大模型 与 embedding 技术,依托 神经网络 与 ranking 算法,构建物流路径优化体系,实现运输效率提升。

物流数据的 embedding 生成逻辑

物流数据的向量化需捕捉路径特征与运输状态:

· 地理位置 embedding:将配送点坐标转为空间向量,关联路网信息;

· 运输状态 embedding:LSTM 模型处理车辆位置、速度的时序数据;

· 订单信息 embedding:BGE 模型处理配送需求文本,提取优先级语义。某物流公司采用该策略,使 embedding 路径规划效率提升 34%。

向量数据库的物流索引优化

向量数据库 针对物流场景设计:

· 区域路网索引:基于 embedding 中的地理特征建立倒排索引,分析局部路况;

· 时间窗口索引:按配送时效关联 embedding,匹配最佳运输时段;

· 车辆关联索引:建立车辆与配送点 embedding 的关联,优化运力分配。某物流企业借此将路径检索延迟控制在 110ms 内。

大模型与神经网络的协同规划

在 “大模型 +神经网络” 流程中:

1. 物流数据经 神经网络 生成 embedding;

1. 向量数据库 召回相似配送场景 embedding 及路径方案;

1. 大模型 结合ranking 生成最优路径。该系统使某公司的运输成本降低 26%。