📢 转载信息
原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/multi-agent-intelligent-warehouse-and-catalog-enrichment-blueprints/
原文作者：Cynthia Countouris
每一次看似轻松的购物体验，都离不开幕后团队为达成发货截止日期、处理缺失的产品详情以及努力提供精心策划的购物体验所付出的努力。
在幕后，工作人员正在应对着老旧系统、数据孤岛以及不断上升的客户期望——这种组合使得随着每个新季节和新增的库存单位（SKU），保持一致性和速度变得愈发困难。
今天推出的全新 多智能体智能仓库 (MAIW) 和 零售目录丰富化 NVIDIA 蓝图正是为将这一动态系统转化为优势而设计的。这些开源开发者参考方案，旨在帮助开发者为零售价值链，从仓库到衣橱，定制由AI驱动的解决方案。
NVIDIA 零售和消费品AI开发者关系总监 Tarik Hammadou 表示：“使用这些蓝图进行构建将降低集成成本，并帮助我们的客户和合作伙伴快速启用应用程序。” 他补充道：“它们释放了零售业在竞争中所需的效率和企业级规模。”
这些蓝图将在下周的 美国国家零售联合会：零售业盛会 (National Retail Federation: Retail’s Big Show) 上进行展示。
简化仓库工作流程
仓库是动态空间，涉及许多移动部件，从装载各种零售商品的箱子到大型机器和履行日常数千个订单的工人。问题可能瞬间出现——例如缺货或四号过道需要清理。
此工作空间中一个持续存在的问题是 IT 层与运营技术（OT）层之间的脱节。这种差距阻碍了管理者轻松处理问题，例如准确测量产品库存、有效精确定位技术问题以及部署足够的工人到需要额外帮助的区域。
Hammadou 表示：“在 IT 或 OT 级别拥有一个智能体 AI 层并不高效，但让智能体位于 IT 和 OT 之间，可以使 AI 智能体充当协调员。”
NVIDIA MAIW 蓝图提供了一个同步的 AI 系统，它位于现有的仓库管理系统、企业资源规划、机器人技术和物联网数据之上，使团队能够获得实时、可解释的运营智能。
该蓝图包含专门用于设备资产运营、运营协调、安全合规、预测和文档处理的智能体——所有这些都由一个中央仓库运营助理进行协调。该助理的运作方式反映了仓库的实际运行情况，并将碎片化的数据转化为积极的决策制定。
例如，主管可以用自然语言提问：“为什么打包变慢了？” 助理会分析设备状态、任务队列和人员配置数据，以突出瓶颈所在，展示支持证据，并建议采取措施，如重新分配工作或调整任务优先级。
该蓝图还提供了生产级功能——包括基于角色的访问控制和护栏，以确保建议符合策略——因此运营团队可以信任 AI 来帮助协调实际的设备和安全关键决策。
通过针对检测和解决问题及安全事件的指标，以及确保按时完成订单和遵守服务水平协议（SLA）——MAIW 帮助仓库从持续的救火演习转向更可预测、由数据驱动的轮班。
像 Kinetic Vision 这样的合作伙伴，一家产品和技术开发公司，可以利用 MAIW 蓝图进行创新，解决零售供应链中长达数十年的问题。
Kinetic Vision 首席执行官 Jeremy Jarrett 表示：“图表和图形是过时的，我们需要预测和推荐的操作。” 他说：“NVIDIA MAIW 蓝图将允许您以更集中的方式回答问题并促成决策。”
解决产品数据稀疏问题
零售目录丰富化 NVIDIA 蓝图可以帮助各种规模的企业实现更丰富、更准确的产品上架，并提供本地化营销。
零售商经常面临“数据稀疏”问题：产品图片附带的文本信息很少或不一致，团队花费大量时间撰写标题、描述和属性，然后针对每个市场和活动定制这些内容。
该蓝图通过利用生成式 AI，以规模化方式创建高质量、结构化、本地化且符合品牌调性的产品内容来解决这个问题。
例如，想象一家家居用品零售商正试图用一套基本的陶瓷马克杯照片更新其在线商店。使用 NVIDIA Nemotron 视觉语言模型 (VLM)（零售目录丰富化蓝图的一部分），可以将照片输入 VLM 中，以开发颜色、材质、容量、风格和用途等产品元数据。
系统可以仅从一张图片生成本地化的产品标题和描述，提取并规范化搜索和推荐系统的属性以改进 SEO 和 GEO，并创建具有文化相关性的 2D 生活方式图像和交互式 3D 资产。在幕后，一个 AI“裁判”会检查输出的质量和一致性。
此外，零售目录丰富化蓝图可以通过提示词，结合产品图片和目标地区，应用品牌声音、语调和分类说明，来创建丰富的、符合品牌调性的营销内容。蓝图会利用这些品牌指南来生成丰富的产品标题和描述、本地化的分类和标签，以及针对该意图定制的、具有文化适宜性的生活方式图像变体。
Grid Dynamics 的 NVIDIA 蓝图驱动解决方案
公司已经在 NVIDIA 零售蓝图的帮助下创建自己的产品。
全球技术咨询公司 Grid Dynamics 使用零售目录丰富化 NVIDIA 蓝图，构建了一个目录丰富化和管理系统，提高了大型零售商的商品内容准确性和 SKU 状态。
Grid Dynamics 首席技术官 Ilya Katsov 表示：“搜索质量和浏览体验质量直接取决于目录数据的质量。” 他说：“对于所有拥有数字业务的零售商来说，确保其目录尽可能拥有丰富且一致的属性是一个非常关键的问题——我们的解决方案实现了自动化，因此他们无需进行人工审核。”
对于拥有庞大产品目录的大型零售商来说，属性可能会丢失或不正确。用不同目录结构的新供应商进行上架，会进一步扰乱数据——导致销售不准确、客户感到沮丧，并最终失去客户忠诚度。
这就是 Grid Dynamics 解决方案发挥作用的地方。
Grid Dynamics 的首席软件工程师 Dan Guja 表示：“我们的解决方案提高了产品目录的可发现性，同时使品牌能够在规模上执行其业务规则。” 他说：“通过跨目录应用 AI 驱动的业务规则，品牌可以提高数据质量，明确客户意图信号，并展示客户真正想要的产品。”
拼凑 NVIDIA 零售管道
MAIW 和目录丰富化 NVIDIA 蓝图是更大规模计划的一部分，旨在利用每个级别的 AI 基础设施重新构想从仓库到消费者的工作流程。
在后端，MAIW 蓝图帮助经理和仓库工人处理日常的供应和数据管理任务，而目录丰富化 NVIDIA 蓝图则允许数字团队只需点击一下按钮即可轻松策划风格化的 SKU 页面。此外，Nemotron-Personas-USA 开源数据集可用于解决方案的开发和训练，提高了合成生成数据在各种购物者人群中的多样性。
在前端，先前发布的智能体 NVIDIA 零售购物助理蓝图 可以作为零售专家，使产品发现和客户的购物体验更具对话性、更省力、更愉快。
Tarik Hammadou 表示：“下一步是将物理 AI 层嵌入到仓库和门店运营中，使智能智能体能够观察、推理并对现实世界的库存和供应链挑战做出反应。” 他补充道：“通过使用计算机视觉等能力来训练物理智能体，我们正朝着更具适应性和自主性的运营迈进。”
在 NVIDIA 技术博客上了解有关 MAIW 和 零售目录丰富化 蓝图的更多信息。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区