食品配料已交付项目周期 已交付
食品香精行业 AI 智能体：万级产品库的自然语言检索
为食品香精企业交付的产品智能体：万级产品库与配方库接入 RAG 检索，销售与研发用自然语言查询产品参数、按应用场景推荐、对比选型——替代 Excel 关键词翻找。
知识库规模
2 万条
参数维度
20+ 维
查询方式
Excel 关键词自然语言
// 背景 BACKGROUND
香精行业 SKU 以万计，单条产品参数达 20 余维：溶解度、折光率、比重、推荐用量、执行标准、包装规格、保质期……销售报价与研发选型长期依赖 Excel 与老员工经验。
新人上手周期长：同一产品在不同应用场景下的推荐逻辑，分散在配方库与老员工的记忆里，难以沉淀为组织能力。
// 方案 SOLUTION
01
产品库与配方库结构化清洗后入库：每条产品按参数维度建模，检索结果可溯源到执行标准（如 GB30616），回答有据可查。
02
RAG 架构：向量检索召回候选产品 + 大模型按问题组织答案；支持「冰淇淋用、水油两用、有样品」这类多条件自然语言筛选。
03
知识库规模 2 万条结构化数据，覆盖产品查询、场景推荐、对比选型三类高频问题。
// 技术细节 TECH DETAILS
点开每一节，验证我们的技术深度。
结构化知识库+
产品数据按 20+ 字段建模（感官描述、溶解性、理化参数、应用场景、执行标准、包装规格），检索结果附带标准号与数据来源。
RAG 检索+
向量检索召回 + 大模型组织回答，多条件组合查询（香型 + 剂型 + 应用场景 + 样品状态）一次完成，替代逐列筛选。
场景推荐+
配方库与应用场景标签联动，输入目标产品形态（冰淇淋/烘焙/饮料等）返回适配香精与推荐用量区间。
※ 本案例已隐去客户信息与具体产品数据，知识库数据经脱敏处理。