向量数据库在智能家电联动控制中的应用

新闻|2025-07-08 15:17|来源:编辑:admin阅读  次|

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向量数据库 结合 大模型 与 embedding 技术,依托 AI Agent 与 ranking 能力,构建家电联动体系,实现场景化智能控制。

家电数据的 embedding 生成逻辑

家电状态的向量化需捕捉运行特征与场景需求:

· 设备状态 embedding:提取冰箱温度、空调模式等运行参数,生成状态向量;

· 用户指令 embedding:将语音指令转为语义向量,关联控制意图;

· 环境数据 embedding:结合温湿度、光照生成环境特征向量。某智能家居品牌采用该策略,使 embedding 指令识别准确率提升 33%。

向量数据库的家电索引优化

向量数据库 针对家居场景设计:

· 场景模式索引:基于 embedding 中的场景特征建立倒排索引,快速调用联动方案;

· 设备关联索引:建立不同家电 embedding 的关联关系,支持跨设备控制;

· 能耗特征索引:关联 embedding 与能耗数据,推荐节能方案。某智慧家庭平台借此将场景响应延迟降至 100ms。

AI Agent 与 ranking 的协同控制

在 “AI Agent +ranking” 流程中:

1. 环境与设备数据生成 embedding 存入数据库;

1. 向量数据库 召回相似场景 embedding 及联动方案;

1. Agent 结合ranking 生成控制策略。该系统使某品牌家电的用户满意度提升 28%。


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