一、前言：

DeepSearch 是一种先进的智能搜索技术，其核心作用是将传统的“信息检索”升级为“深度研究”，通过多轮推理、多源验证和跨模态分析，生成更可靠、更完整的结论。它不仅能搜索信息，更能像专家一样思考、验证和整合知识，显著降低“凭感觉瞎编”的风险。

1.1 电商平台的中的痛点：

大型电商平台拥有数百万种商品，每天有数百万用户在该平台上进行商品搜索。随着商品数量的不断增加，用户准确找到所需商品变得越来越困难。传统的基于关键词匹配的搜索方式往往无法满足用户的多样化需求，且搜索结果排序不够精准，导致用户需要花费较长时间才能找到满意的商品。

问题点：

• 搜索准确率低：传统搜索方式难以准确理解用户意图，导致搜索结果与用户需求不匹配。
• 搜索结果排序不合理：相关商品未能根据用户偏好和商品热度进行合理排序。
• 用户体验差：搜索效率低，用户满意度下降，影响平台用户留存和转化率。

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2. 解决方案：

Deepseek在电商平台中能够发挥重要作用，尤其是在数据搜索、商品推荐、信息检索以及提升用户体验等方面，Deepseek是一种基于深度学习的搜索技术，能够更准确地理解用户查询意图，并提供更精准的搜索结果。

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二、openJiuwen-DeepSearch 介绍：

openJiuwen-DeepSearch 是一款知识增强高性能、高精准深度检索与研究引擎。目标是有效利用结构化知识及大模型，融合各种工具，提供企业级Agentic AI 搜索及研究能力。本系统以openJiuwen agent-core能力为基础，构建了包含查询规划、信息收集、理解反思、报告生成等多agent协同处理能力，解决复杂推理问题及研究任务。

2.1 应用场景：

openJiuwen-DeepSearch面向企业与消费者提供深度搜索与深度研究能力。 本版本提供深度研究能力，解决专业或高风险决策等场景中需要多步骤、多源验证、逻辑严谨、结构化输出的任务需求。

• 金融分析研报： 支持对接本地投资与金融知识库、网页搜索引擎能力，针对投资及金融分析研究工作（如：“美联储2025年降息对A股科技板块的影响”），进行任务规划、信息获取及分析，并生成投资及金融研报。
• 学术与政策研究： 支持对接本地或通用搜索引擎获取相关政策信息、实施细则等，通过任务规划，信息收集及分析，生成报告，如：“中国‘新质生产力’政策对制造业中小企业的影响”。

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2.2 功能特点：

• 基于样例的报告生成：
  支持给定报告模板、或样例报告提取模板，并基于此模板生成相似报告。样例报告支持Markdown、HTML、word、pdf等多种格式，模板可输出。

• 知识增强融合检索：支持基于关键词、向量、图及融合检索的本地知识库接入。支持本地知识库与通用网页的融合检索。支持在线的动态知识构建、评估、精炼，提升融合搜索结果质量并降低上下文消耗。

• 协同可交互：支持在规划阶段与用户进行自然语言式反馈交互。依据用户反馈进行协同式修改。

• 片段级结果溯源：输出结果及报告内容具有经过校验的引用信息，引用信息可预览并跳转。支持片段级信息溯源及溯源可信度。支持核心内容观点的溯源推理及可视化展示。

• 图文并茂报告生成：支持包含图文可视化报告生成，报告内容可溯源。支持Markdown形式输出及word、html等多种报告格式转换。

openJiuwen Studio作为一站式AI Agent开发平台，提供了从开发到部署的全站解决方案。openJiuwen-DeepSearch作为典型Agent实现，可以在Studio平台进行
模型、工具及知识库等管理及配置，同时输入用户查询，体验深度研究的过程及报告结果。而openJiuwen Ops作为AI Agent从调试、评测、到观测、调优等一站式平台，可辅助openJiuwen-DeepSearch等Agent进行调试调优。

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三、openJiuwen-DeepSearch 部署与配置：

部署 openJiuwen 平台主要有两种方式：使用 Docker 一键部署和从源码手动部署，不管哪种方式，都能让你快速开启智能体创建、模型配置之旅，技术小白也能轻松驾驭，快来试试吧！

3.1 部署openJiuwen：

我们以最新的0.1.4版本为例，进行部署与配置(可以参考网上很多教程):

$ wget https://openjiuwen-ci.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/agentstudio/deployTool_0.1.4_amd64.zip
$ ./service.sh up

Docker一键部署（新手首选），第一步，环境检查，确保有Docker和Docker Compose，硬件满足2核CPU、4GB内存；第二步，下载官方部署工具包；第三步，解压后运行启动脚本，自动完成所有准备工作；第四步，打开浏览器，输入地址就能进入平台。

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3.2 配置tavily：

Tavily是一个为大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）优化的搜索引擎，旨在提供高效、快速且持久的搜索结果。该产品由Tavily团队开发，目标用户是AI开发者、研究人员以及需要实时、准确、有根据的信息的企业。Tavily Search API通过连接LLMs和AI应用程序到可信赖的实时知识，减少了幻觉和整体偏见，帮助AI做出更好的决策。

• 深度研究：通过单一的API调用，简化数据收集，提供来自可信来源的聚合和精选结果。
• 智能查询建议和答案：装备AI以自动化的方式深化知识，通过细微的答案和后续查询。
• 多源优化：与Bing、Google和SerpAPI等其他API相比，Tavily Search API会审查多个来源，从每个来源中找到最相关的内容，以优化LLM上下文。
• 灵活性和成本效益：Tavily Search API提供更灵活的定价计划和更实惠的成本。

我们可以直接通过访问tavily的公司官网，通过邮箱简单的进行注册，就可以获取API密钥（新用户免费，每月1,000次API调用）。

接下来在"搜索配置"中，可以对搜索引擎进行配置，将刚刚获取的API密钥填入，并选择tavily的搜索引擎。

配置完成后，我们可以看到下面就添加成功tavily的搜索引擎，接下来可以对tavily搜索引擎进行测试，查看是否可以正常工作。

经测试，tavily的搜索引擎可以正常工作，并且可以返回正确的结果。

接下来，我们就把网络搜索引擎配置成tavily的搜索引擎，点击"保存配置"后即可配置成功。

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3.3 配置大模型：

接下来，可以去华为云模型广场的在线推理模型界面开通相关模型，这里我们使用的模型为DeepSeek-V3。

• 模型名称：DeepSeek-V3
• 模型标识符：DeepSeek-V3
• 基础服务地址：https://api.modelarts-maas.com/openai/v1

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四、基于库存数据使用openJiuwen-DeepSearch进行库房管理成本优化方案：

接下来，我们来介绍如何基于库存数据使用openJiuwen-DeepSearch进行库房管理成本优化方案，首先在对话框中进行询问：

根据这个的url数据，帮我分析一下进销存的产品，需要做一个比较合理的库房管理操作，主要是可以节省成本

openJiuwen-DeepSearch会提示我们进行选择：

• 您能否提供更多关于当前库房管理的具体痛点或挑战？例如，是否存在库存积压、缺货频繁、人工记录错误率高或仓储空间利用率低等问题？

• 您期望的"节省成本"主要聚焦在哪些方面？是希望通过优化库存周转率减少资金占用，还是降低仓储运营成本（如人力、能耗），或是减少过期/滞销品损失？

• 您是否有特定的行业规范或企业特殊需求需要考虑？例如食品冷链管理、药品效期追踪、贵重物品单独管理等特殊仓储要求？

可以接着继续回答，比如我们这里使用第1点的问题，即仓库的物理空间利用率。

给出了相关库存积压问题分析:

库存积压是库房管理中最常见的痛点之一，主要表现为商品在库时间过长、周转率低下。根据行业研究数据，库存周转率低于行业平均水平的企业，其资金占用成本通常会增加15-20%。库存积压的主要原因包括：

- 预测不准确：销售预测与实际情况偏差较大，导致采购过量。例如，某服装企业因高估冬季外套销量，导致春季仍有大量库存，周转率降至0.76，远低于行业平均水平的6。
- 缺乏动态调整机制：传统库存管理往往采用固定安全库存，无法根据销售波动及时调整。数据显示，采用静态库存管理的企业，其库存准确率通常低于85%。
- 产品生命周期管理缺失：对滞销品缺乏有效识别和处理机制。某零售企业分析发现，滞销品占比达18%时，库存周转率会下降30%以上。

另外给出了相关仓储空间利用率低的现状评估，可以根据以下的标准值来进行评估：

仓储空间利用率是衡量库房物理资源使用效率的核心指标，包含多个维度：

指标名称	计算公式	行业基准值	现状问题
仓库面积利用率	可用面积/建筑面积×100%	≥60%	平库普遍仅30%
储位容积使用率	存货体积/储位总容积×100%	≥85%	实际常低于70%
可供保管面积率	可保管面积/储区面积×100%	≥65%	通道设计不合理导致降至50%

造成利用率低下的主要原因包括：

货位规划不科学：未按商品特性（如尺寸、周转率）优化存储方式。例如，大件货物与小件混放会使空间利用率降低15-20%。
动态调整不足：储位固定分配，无法随业务变化调整。数据显示，采用固定储位的仓库，其"单位面积保管量"比动态储位系统低30%。
技术应用滞后：缺乏WMS系统支持，依赖人工管理。案例表明，引入智能储位分配算法后，仓库容量利用率可提升25%以上。
低空间利用率直接推高仓储成本。以10000㎡仓库为例，利用率从30%提升至60%，相当于节省5000㎡的租金，年成本可减少数百万元。

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4.2 方案设计与实施的策略：

基于进销存数据的库房管理优化，技术工具的选择应聚焦于实时数据分析、智能预测和自动化管理三大核心能力。动销/滞销分析系统能够有效识别库存商品的销售效率，通过计算动销率（销售的品种数占仓库总品种数的比例）来优化库存结构。

关键系统功能要求：

- 实时全渠道可视化管理：支持多仓库、多门店库存实时查询与调拨
- AI驱动的智能预测：采用LSTM神经网络+Prophet时间序列分析的混合算法，预测准确率较传统方法提升显著
- 动态库存分级：基于ABC-XYZ矩阵模型对库存进行科学分级管理
- 自动化仓储作业：通过WMS系统优化拣货路径，减少人工操作错误

优化方案的实施应采用分阶段推进策略，优先解决最紧迫的痛点。成本效益分析应从三个维度展开:

1. 直接成本节省：
资金占用成本：周转率提升可显著减少资金占用。以1亿销售额企业为例，周转率从4次提升到8次可释放资金1250万，按8%资金成本计算年节省100万
仓储成本：通过优化库存结构，某企业实现了仓储面积减少30%，年节省仓储费用150万

2. 效率提升收益：
采购效率：某制造企业通过流程优化将采购周期从30天缩短至10天
决策效率：实时数据可视化管理使库存决策时间缩短80%

3. 风险成本降低：
滞销品损失：通过早期识别和处理，滞销品报损率降低60%
缺货损失：智能补货系统使缺货率下降50%

最后形成一个总的相关描述，并给出解决方案。

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五、openJiuwen-DeepSearch 案例分析：

5.1 语义理解：

Deepseek利用深度学习模型对业务查询与单据信息进行语义分析，准确理解业务需求与操作意图。通过自然语言处理技术，提取业务关键信息，如物料类型、供应商、规格型号、仓库、批次等。

• 1.智能排序：

  • 根据历史业务数据、物料出入库频率、库存周转率、采购频次等多维度数据，对查询结果进行智能排序。
  • 优先展示业务高频使用、高关联度的物料与库存信息，提升数据检索效率。

• 2.个性化推荐：

  • 结合业务角色画像、物料属性与库存特征，为采购、仓管、销售等岗位提供个性化信息推荐。
  • 在库存查询、单据生成、采购建议中穿插相关物料与库存提示，提升业务协同与决策效率。

5.2 实施效果:

• 1.库存查询准确率提升：
  引入Deepseek后，物料与库存信息查询准确率显著提升，业务人员可快速定位目标库存、物料与单据信息。业务操作准确性提高，库存查询、盘点、对账相关问题明显减少。

• 2.库存与业务数据排序更合理：
  查询结果可根据业务习惯、物料使用频率、库存状态进行合理排序，高频与关键信息优先展示。物料查找效率、出入库操作效率、业务处理准确率均有所提升。

• 3.业务操作体验优化：
  库存与业务数据检索效率提高，仓管、采购、销售可更高效完成出入库、盘点、下单等操作。平台业务流程更顺畅，内部用户使用体验提升，跨部门协同效率增强。

• 4.业务与经营增长：
  库存周转效率提升、缺货与积压风险降低、采购与销售响应速度加快，带动整体经营效率与效益提升。Deepseek的引入为企业进销存管理带来长期数字化与智能化竞争优势。

结论:

通过引入Deepseek技术，企业成功优化了进销存管理系统的信息查询与业务处理功能，提高了库存与物料信息检索准确率和业务操作满意度。同时，智能排序与个性化推荐功能的加入，进一步提升了进销存全流程管理效率与企业经营表现。这一案例充分展示了Deepseek在企业进销存管理中的巨大潜力与应用价值。

• DeepSeek 利用深度学习模型对库存查询、业务单据、管理指令进行语义分析，准确理解业务意图与管理需求。通过自然语言处理技术，提取查询中的关键信息，如物料类型、规格型号、供应商、仓库、批次、库位、出入库状态等。
• 根据历史出入库数据、库存周转率、物料使用频率、采购频次、呆滞库存等级等多维度数据，对库存查询结果进行智能排序。优先展示高频使用、高关联、高价值的物料与库存信息，提升业务人员检索与决策效率。
• 结合岗位角色画像、物料属性、库存特征、业务场景，为采购、仓管、计划、销售等岗位提供个性化信息与操作建议。在库存查询、盘点、补货、调拨等环节中穿插智能提示与相关物料推荐，帮助业务人员快速发现问题、优化决策。

通过引入 DeepSeek 技术，企业成功优化了进销存管理系统的智能查询与业务处理能力，提高了库存信息检索准确率与内部操作满意度。