PolarDB采用存储和计算分离的架构，提供分钟级的配置升降级、秒级的故障恢复、全局数据一致性和数据备份容灾服务，既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势。本文介绍雅迪科技集团有限公司如何通过PolarDB应对业务挑战。
所属行业：制造业
网站地址： 雅迪科技集团有限公司
公司介绍
雅迪电动车是国内电动车行业龙头，销售网络遍布全球100个国家和地区，连续7年全球销量第一，2023年销量达1650万辆。全球累计用户数量超过8000万，终端门店数量超过4万家。公司拥有1900+项专利，研发人员超过1000人，并在民营企业中排名第259位。雅迪在全球设有多个生产基地，包括江苏无锡、广东清远、浙江宁波、重庆、天津、安徽金寨、越南北江和印尼基地。
业务介绍
雅迪云销通App是雅迪科技集团专为服务商打造的一站式业务解决方案，旨在支撑服务商的业务管理、产品操盘、门店运营和导购赋能。通过云销通，服务商可以有效管理销售达成、库存动销、店务检核、人员培训和财务记账等多项功能。同时，云销通在二网分销协同方面也提供了“五件套”服务，进一步提升工作效率，简化日常管理流程。
业务挑战
雅迪云销通面向2000多家经销商，是雅迪4万多门店销售人员最重要的营销辅助工具，实际使用过程中面临以下需求和挑战：
数据分析需求：雅迪云销通目前拥有超过50个数据域，但现有的报表数据无法满足销售人员对精细化分析的需求。销售人员需要实时的数据分析和洞察能力，并且需求多样化。例如，他们希望能够精准获取最新的销售动态和市场表现，以便根据实时信息迅速制定销售策略，在抓住销售机会的同时合理控制资金使用。
自然语言交互：与销售人员在SQL语言相关能力方面相比，他们更倾向于通过交互式问答的方式实时获取最新数据。因此，需要将销售人员输入的自然语言提问转化为最终的结果展示，以满足高并发的ChatBI需求。
通用问答需求：除了数据分析的精确需求外，门店销售人员也面临一些通用问答的需求，比如门店开业活动策划与文案推荐，以及电动车销售技巧分享等。他们希望能够通过一个统一的问答入口来解决这些问题。
解决方案
PolarDB for AI是云原生数据库PolarDB MySQL版本中内置的分布式机器学习组件，基于云原生架构，通过SQL语句提供了一系列支持机器学习的MLOps功能，包括模型创建及推理等能力，同时内置了多种机器学习算法（如分类、回归和聚类等算法）。它基于MLOps和内置模型，为数据驱动的智能应用提供了高效、可靠的数据智能能力，实现了数据库与应用业务的深度融合，为用户提供一站式Data+AI服务。
NL2SQL助力营销数据精准查询
DMS+PolarDB for AI通过先进的自然语言处理技术深度优化数据查询流程，为雅迪销售人员提供智能化的数据支持服务。系统采用领先的NL2SQL技术，能够准确解析销售、库存、采购、供应链及营销等多维度数据，快速响应销售人员的自然语言查询需求。智能化的数据呈现方式包括数据可视化图表、结构化表格以及多维度的文字解读，充分满足销售人员的多样化信息需求，帮助他们更高效地开展工作。
基于RAG的自由问答系统
雅迪的云销通App集成了基于PolarDB for AI的检索增强生成（RAG）技术，为雅迪员工提供了一键式的自由问答功能，支持生成适用于多种场景的标准化策划和文案。这项创新功能显著简化了营销人员的工作流程，提升了工作效率和内容质量。
通过RAG技术，云销通App能够理解复杂的自然语言查询，并结合雅迪的业务数据和知识库，生成精准、专业的响应。例如，在新店开业宣传场景中，当用户输入“输出雅迪新店开业朋友圈转发文案”时，系统会瞬间生成包含精心设计的文字、表情和标签的朋友圈标准文案。这不仅节省了营销人员的创作时间，还确保了内容的一致性和吸引力。
此外，云销通App的自由问答功能还支持多种营销场景，如活动策划、广告文案生成等。它能够根据用户的具体需求，快速提供结构化的建议和模板，帮助雅迪员工更高效地完成营销任务。这种智能化的辅助工具不仅提高了工作效率，也增强了雅迪在数字化营销领域的竞争力，体现了雅迪在技术创新和业务应用中的领先地位。
客户感言
阿里云推出基于大语言模型的DMS+PolarDB for AI解决方案，通过自然语言驱动数据查询赋能雅迪营销场景，使10万+销售人员能够以口语化提问实时获取批发、销售、库存等全域数据的多模态分析结果（表格/图表/文字），查询准确率超90%；该方案将Data+AI深度融入企业核心业务，通过智能化数据洞察重构雅迪云销通App，不仅优化运营决策流程，更在销售策略制定、活动策划等场景提供智能辅助，未来还将通过交互式问答和开放式问题标准化处理，加速订单转化，开辟“数据驱动增长”的新范式，显著提升市场竞争力和销售业绩。