企业AI知识库

轻易云AI知识库是一个为企业量身打造的智能解决方案,它能够进行机器人角色设定、知识库训练、发布/分享机器人,同时还带有AI智能对话功能,可以设定多种AI行业场景。适用于企业智能客服、企业智能文档、专家顾问助理等多种企业级商业场景,具有较大的商业使用价值。

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AI智能体

AI智能体是轻易云知识库的核心组成部分,它通过录入文档或问答来创建知识库,让机器人学习。根据机器人训练情况,企业可以实时删除或替换文档,以保持知识库的更新和准确性。AI智能体支持多种角色设定,如客服、销售、培训师、营销人员、行业专家等,以满足不同业务需求。

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聚水潭数据对接BI大屏案例:大屏展示完整技术实践

在电商与零售行业,业务节奏快、数据维度多,如何让业务与运营人员“一眼看懂数据”成为企业数字化运营的关键。聚水潭作为国内领先的电商 ERP,沉淀了订单、库存、售后等核心数据;瓴羊BI(Alibaba Lingyang BI)则提供低代码、实时交互的数据大屏能力。本文将以一个真实落地案例为主线,详细讲解如何通过《轻易云数据集成平台》把聚水潭的销售出库、售后单、库存三大模块数据完整对接到瓴羊BI,并在 2 周内上线 8 块可视化大屏,实现“数据找人”,而非“人找数据”。

一、项目背景与目标

1.1 业务痛点

  • 运营每天需要登录 3 套系统(聚水潭、OMS、Excel)手工拼接报表,平均耗时 2.5 h。
  • 大促期间库存数据延迟 30 min,导致超卖、缺货频发。
  • 售后退款率无法实时监测,爆款质量问题滞后 3 天才发现。

1.2 项目目标

  • 实时:库存、出库、售后 3 大类 42 个核心指标延迟 ≤1 min。
  • 低代码:业务人员通过瓴羊BI拖拽即可新增指标,0 SQL。
  • 高可用:双 11 峰值 5 万单/小时,系统可用性 99.9%。

二、整体架构设计

┌—————-┐ HTTPS+JWT ┌—————-┐
│ 聚水潭云API │◀—-抽取(增量)——-▶│ 数据集成层 │
│ /open/orders/… │ 流式分页+限流 │ Flink CDC/JS │
└—————-┘ └——-┬——–┘
│Kafka

┌————————————————————–┐
│ 实时数仓(Alibaba Cloud) │
│ 1. ODS 原始层(Kafka) │
│ 2. DWD 明细层(Flink SQL 清洗) │
│ 3. DWS 汇总层(ClickHouse 宽表) │
└———————┬——————————————┘
│JDBC 5 并发

┌———————-┐
│ 瓴羊BI数据集 │
│ 直连 ClickHouse │
└———-┬———–┘
│拖拽

┌———————-┐
│ 可视化大屏(8 块) │
│库存/出库/售后/财务… │
└———————-┘

三、聚水潭侧数据获取

3.1 权限与账号

  • 在聚水潭开放平台注册“自建应用”,获得 app_key、app_secret。
  • 申请 scope:inventory_query、order_out_query、after_sale_query。
  • 设置 IP 白名单(瓴羊BI 出口 IP 段在官方文档可查)。

3.2 关键接口与分页策略

模块接口主键增量字段分页限流
库存/open/inventory/querysku_idmodifiedpage_size≤5020 QPS
销售出库/open/orders/out/simple/queryo_idmodifiedpage_size≤2515 QPS
售后单/open/aftersale/queryas_idmodifiedpage_size≤2010 QPS

分页逻辑:

  • 采用“时间窗口+游标”双保险,单次窗口 7 天,防止漏单。
  • 返回 has_next=true 时,page_index++;若触发 429,则 sleep(1s) 指数退避。

3.3 敏感数据说明
淘系订单(淘宝/天猫)的收件人、金额、支付时间属于敏感字段,需走奇门自定义接口,额外申请奇门 app_key,本案例因大屏无需买家隐私,故跳过。

3.4 示例请求(销售出库)

3.4 示例请求(销售出库)

POST https://open.jushuitan.com/open/orders/out/simple/query
Content-Type: application/json
{
  "page_index": 1,
  "page_size": 25,
  "start_time": "2025-09-16 00:00:00",
  "end_time": "2025-09-16 23:59:59",
  "date_type": 0,
  "status": "Confirmed"
}

返回示例

{
  "code": 0,
  "datas": [
    {
      "o_id": "SO202509160001",
      "shop_id": 108,
      "io_id": "CK202509160001",
      "status": "Confirmed",
      "items": [
        {
          "sku_id": "A001",
          "qty": 2,
          "price": 99.00
        }
      ]
    }
  ],
  "has_next": true,
  "total": 8520
}

四、数据集成与实时清洗

4.1 技术选型 -使用《轻易云数据集成平台》

  • 实时:Flink 1.17(Kafka connector + HTTP lookup)
  • 离线补数:DataWorks 调度,MaxCompute 做 T-1 回刷
  • 存储:ClickHouse 22.8(ReplacingMergeTree),利用 final 语义去重

4.2 维表拉宽

  • 商品维表:通过 /open/sku/query 全量初始化 3 万条,存入 MySQL,Flink 以 5 min 间隔刷新。
  • 店铺维表:人工维护 Excel,上传到瓴羊BI“维表管理”,自动编码。

4.3 清洗规则

  • 数量字段负值过滤(qty<0 标记异常)
  • 售后单状态映射:Waiting→待审核,Received→已收货,Refund→已退款
  • 统一时区:聚水潭返回 GMT+8,直接落库,无需转换

4.4 代码片段(Flink SQL)

-- 1. 库存实时流表(Kafka)
CREATE TABLE inventory_source (
  sku_id STRING,
  qty INT,
  modified TIMESTAMP(3),
  proc_time AS PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'jushuitan_inventory',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092',
  'format' = 'json'
);

-- 2. 商品维表(MySQL)
CREATE TABLE sku_dim (
  sku_id STRING PRIMARY KEY,
  sku_name STRING,
  category STRING
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://...',
  'table-name' = 'dim_sku'
);

-- 3. ClickHouse 目标宽表
CREATE TABLE inventory_wide (
  sku_id STRING,
  sku_name STRING,
  category STRING,
  qty INT,
  modified TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'clickhouse',
  'url' = 'jdbc:clickhouse://...',
  'table-name' = 'dws_inventory'
);

-- 4. 实时打宽并写入
INSERT INTO inventory_wide
SELECT
  i.sku_id,
  d.sku_name,
  d.category,
  i.qty,
  i.modified
FROM inventory_source AS i
LEFT JOIN sku_dim FOR SYSTEM_TIME AS OF i.proc_time AS d
ON i.sku_id = d.sku_id;

五、瓴羊BI接入与可视化

5.1 数据源配置

  1. 登录瓴羊BI → 数据源 → 新建 → ClickHouse
    • 连接串:jdbc:clickhouse://vpc-ck.cn-beijing.rds.aliyuncs.com:8123/default
    • 账号:lingyang_bi
    • 开启“实时查询”开关(底层会带 final 关键字)
  2. 勾选 3 张宽表:dws_inventory、dws_sale_out、dws_after_sale
  3. 设置增量刷新 1 min(ClickHouse 支持 Lookup Join,延迟可压到秒级)

5.2 数据集建模

  • 维度:商品、店铺、时间(天/小时)
  • 指标:库存数量、出库数量、出库金额、售后率、退款金额
  • 计算字段:
    售后率 = 退款单数 / 出库单数
    库存周转天 = 期末库存 / (近7天出库数量/7)

5.3 大屏设计(8 块)

  1. 实时库存总览:全国地图+热力,低于安全库存红色闪动
  2. 销售出库趋势:昨日分时曲线,预测今日 24 h 曲线(内置 Prophet)
  3. 售后监控:TOP10 商品售后率,红色阈值>5%
  4. 店铺排行榜:出库金额、退款金额双柱图
  5. 财务应收:每日GMV、优惠、平台扣点、到账金额
  6. 商品库存预警:表格+条件格式,可一键生成补货计划
  7. 大促实时战报:滚动榜单,每 30 s 更新
  8. 异常监控:接口延迟、错误率、ClickHouse 查询耗时

5.4 权限与推送

  • 行级权限:店铺负责人仅看自己店铺,瓴羊BI 自动根据登录账号绑定 shop_id。
  • 定时推送:每日 8:30 自动截图推送到钉钉群,@相关人员。
  • 数据预警:库存=0 或 售后率>5% 时触发飞书机器人卡片,附大屏链接。

六、性能与稳定性保障

6.1 压测结果

  • 峰值 5 万单/h,对应 Kafka 8 万条/分钟,Flink 12 个 TaskManager,CPU 65%。
  • ClickHouse 批量写入 1 s batch,QPS 峰值 1.2 k,P99 查询 380 ms。
  • 瓴羊BI 前端 30 个并发,首屏 2.3 s 加载完成。

6.2 监控告警

  • Prometheus + Grafana:Flink lag、CK 延迟、API 200/429 比率。
  • 瓴羊BI 自带“查询健康分”,低于 80 分自动短信告警。
  • 故障演练:模拟聚水潭 429 限流,系统 5 min 内自动降级为 5 min 粒度,不降准确性。

6.3 重试与补偿

  • Flink 侧:HTTP 请求失败自动重试 3 次,仍失败写入 Kafka dead-letter,DataWorks 每日 T-1 补采。
  • 瓴羊BI 侧:ClickHouse 连接超时自动切换备节点,前端无感。

七、项目收益与复盘

指标上线前上线后提升
报表产出时长2.5 h/天3 min98%↓
库存超卖次数大促 12 次0 次100%↓
售后问题发现T+3 天实时延迟↓ 99%
数据驱动决策1 周 1 次每日 3 次效率↑ 20 倍

经验总结

  1. 先宽表后星型:电商分析时效优先,把常用维度打平到宽表,减少运行时 Join。
  2. 限流是常态:聚水潭 20 QPS 足够,但务必做指数退避,避免被封 IP。
  3. 维表热更新:商品类目调整频繁,用 Flink 维表 Join 而非离线回刷,保证大屏标签实时。
  4. 让业务无感:瓴羊BI 支持 Excel 上传维表、拖拽计算字段,IT 只需把表建好,后续 0 开发。

八、未来规划

  • 引入瓴羊BI“智能洞察”模块,自动捕捉库存异常根因(如供应商延迟、爆款预售)。
  • 结合阿里云 Quick Audience,把售后率高的用户推送给 CDP 做短信关怀,降低差评。
  • 探索聚水潭奇门自定义接口,接入淘系金额字段,实现毛利率实时大屏。

结语

通过“聚水潭 + 轻易云数据集成平台 + 瓴羊BI”这套轻量级、可复制的实时数据栈,我们在 2 周内完成了销售、售后、库存三大核心场景的数据大屏上线,真正让业务人员“所见即所得”。如果你也面临 ERP 数据分散、报表滞后的难题,不妨参考本方案,快速搭建属于自己的实时数据驾驶舱。

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