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★ FEATURED ARTICLE 博主介绍✌ 专注于VUE,小程序安卓Java,python,物联网专业有18年开发经验长年从事毕业指导项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题我会尽力帮助你。一、研究目的本研究旨在构建一种基于检索增强生成RAG技术的电商店铺运营助手系统以实现对多渠道营销数据的实时分析与智能决策支持从而提升店铺运营效率、降低人工成本、优化商品推荐与库存管理。当前电商平台面临海量商品信息、复杂消费者行为以及多样化营销渠道的挑战传统基于规则或单一机器学习模型的运营工具往往缺乏对业务场景的深度理解与快速响应能力而RAG技术通过结合检索模块与生成模块能够在海量知识库中即时检索相关业务案例、行业报告以及历史交易记录再利用生成模型对检索结果进行语义融合与个性化推理形成可执行的运营建议。为实现上述目标本研究将首先构建统一的多源数据集成框架涵盖商品属性、订单日志、用户画像以及社交媒体舆情随后设计高效的检索算法支持语义相似度匹配与时间序列关联接着开发基于Transformer的生成模型并在领域知识图谱上进行微调以保证生成内容的专业性与可解释性最后通过线上A/B测试验证系统对转化率、客单价及库存周转率的提升效果。研究成果将为电商企业提供一种可扩展、可解释且具备实时决策能力的运营助手促进业务智能化升级并为RAG技术在商业决策领域的应用提供理论与实践依据。二、研究意义本研究的意义体现在理论创新、技术突破与实践应用三大层面。首先基于检索增强生成RAG框架的电商运营助手系统填补了传统规则引擎与单一深度学习模型在业务语义理解与实时决策方面的空白提出了将海量业务知识库与生成式语言模型深度耦合的方法为自然语言处理与商业智能交叉研究提供了新的理论视角其次该系统通过构建统一的数据集成层、语义检索模块和可解释生成模块实现了多源异构数据的高效融合与动态知识更新突破了传统数据仓库在时效性与灵活性上的瓶颈为大规模电商平台的实时决策支持奠定了技术基础再次在实践层面该助手能够自动化完成商品上下架建议、营销活动策划、库存补货计划以及客户画像更新等关键任务显著降低人工运营成本、提升决策速度与准确性从而提升店铺整体运营效率与盈利水平。综上所述本研究不仅推动了RAG技术在商业领域的应用落地还为电商行业的智能化升级提供了可复制、可扩展的技术方案具有重要的学术价值与广阔的产业前景。三、国内外研究现状国内外学术界与工业界在电商运营智能化方面的研究已形成若干主流方向并取得显著成果。首先基于深度学习的推荐系统研究始于早期的协同过滤与矩阵分解方法随后演进为多模态神经网络、图卷积网络与强化学习框架这些技术在商品个性化推荐、内容排序与广告投放中已实现显著的点击率提升与转化率增长。其次知识图谱与语义检索技术在电商场景中的应用日益成熟研究者通过构建商品属性图、用户行为图以及跨域关联图实现了对商品属性、品牌关系与用户兴趣的全局建模为精准营销与库存预测提供了结构化支持。再次检索增强生成RAG技术在自然语言处理领域已取得突破性进展其将传统检索模块与生成式Transformer模型融合可在海量文本知识库中实时检索相关信息并生成高质量文本输出。国内大型电商平台如阿里巴巴、京东与拼多多已将RAG技术应用于客服机器人、商品描述自动生成与营销文案创作并通过实验验证其在用户满意度与运营成本方面的优势。国际上亚马逊Alexa与谷歌Assistant等语音助手同样采用检索增强生成框架以提升对话质量与知识覆盖率。与此同时学术界在RAG模型的可解释性、稀疏检索效率与多模态融合方面开展了深入研究提出了基于注意力机制的检索过滤策略、知识蒸馏方法以及跨模态检索匹配算法。综上所述国内外在电商运营智能化领域已形成协同过滤与深度学习、知识图谱与语义检索以及检索增强生成三大技术支柱并在实际应用中取得了显著的业务价值。四、预期达到目标及解决的关键问题预期目标主要聚焦于构建一套完整的基于检索增强生成RAG技术的电商店铺运营助手系统该系统能够在海量多源业务数据中实现高效检索并通过生成式模型对检索结果进行语义融合与个性化推理从而为店铺运营人员提供可执行的决策建议。具体而言系统应实现实时数据集成与知识图谱构建支持商品属性、订单日志、用户画像以及社交媒体舆情等多维度信息的统一表示在检索层面需采用语义相似度匹配与时间序列关联算法以确保检索结果既具相关性又具时效性在生成层面则需对Transformer模型进行领域知识微调使其能够生成符合电商业务逻辑、可解释且可落地的运营方案最后系统应提供可视化决策报告与可追溯的解释机制以提升运营人员对模型输出的信任度。通过上述目标的实现预期能够显著提升店铺运营效率、降低人工成本并为电商平台在多渠道营销与库存管理方面提供智能化支持。关键问题主要集中在四个技术维度。首先是海量异构数据的统一表示与高效检索如何在保持语义完整性的同时实现检索速度的最优化其次是RAG模型在电商语义上的适配与微调如何通过知识图谱与业务规则对生成模型进行领域化训练以提升生成文本的业务准确性第三是生成结果的业务可执行性与可解释性如何将自然语言建议转化为可操作的决策指令并提供透明的因果解释最后是系统实时性与可扩展性的技术保障包括分布式检索架构、流式数据处理以及弹性计算资源管理等。解决上述关键问题将为实现高效、可靠且可解释的电商运营助手奠定坚实基础。五、研究内容本研究的整体内容围绕构建一套基于检索增强生成RAG技术的电商店铺运营助手系统展开涵盖数据采集与预处理、知识图谱构建、检索模块设计、生成模块微调与融合、系统集成与部署以及评估验证等关键环节。首先在数据采集与预处理阶段将从电商平台的商品目录、订单日志、用户行为轨迹以及社交媒体舆情等多源异构数据中提取原始信息并通过清洗、标准化与去重等步骤保证数据质量随后利用自然语言处理技术对文本字段进行分词、命名实体识别与语义标注为后续知识图谱构建奠定基础。其次在知识图谱构建阶段将采用基于本体的方法将商品属性、品牌关系、用户兴趣以及促销活动等业务实体与关系映射为三元组并通过图数据库实现高效存储与查询在此基础上进一步引入时间维度与多模态信息形成动态知识图谱使其能够实时反映业务状态的变化。第三在检索模块设计方面将结合语义检索与传统向量检索技术构建多级检索框架第一层采用BM25或TF-IDF对文本进行粗筛第二层利用预训练语言模型生成句子向量并通过近似最近邻ANN算法实现高效相似度匹配最后通过时间戳过滤与业务规则约束进一步细化检索结果确保检索内容既相关又时效。第四在生成模块微调与融合阶段将基于Transformer的生成模型如BART或T5进行领域知识微调训练过程中加入知识图谱嵌入作为额外输入以增强模型对业务语义的把握同时设计检索-生成融合策略使检索到的知识片段在生成时被动态注入提升生成文本的准确性与可解释性。第五在系统集成与部署阶段将上述模块通过微服务架构进行组合采用容器化技术实现弹性伸缩同时为满足实时决策需求构建流式数据处理管道将新产生的订单或用户行为及时更新至知识图谱与检索索引中。最后在评估验证阶段将通过离线实验与在线A/B测试相结合的方式分别从推荐准确率、运营指标提升如转化率、客单价、库存周转率以及系统响应时间等维度进行量化评估此外还将开展可解释性分析评估生成建议的业务可执行性与因果透明度。通过上述整体研究内容的系统实施本研究旨在实现一套能够在海量多源数据中快速检索相关业务知识并通过生成模型提供精准、可操作运营建议的智能助手为电商平台的运营决策提供技术支撑与理论创新。六、需求分析用户需求方面电商店铺运营人员在日常工作中需要快速获取多渠道营销数据的实时分析结果并基于这些结果制定精准的商品上下架策略、价格调整方案以及促销活动计划此外他们还希望系统能够自动识别库存短缺与滞销风险并给出补货或促销建议以降低库存占用成本再者用户期望通过系统获得对消费者行为与购买意向的深度洞察从而实现个性化营销与精准广告投放同时运营人员还需要对系统生成的决策建议进行可解释性评估以便在业务层面进行验证和调整最后他们期望系统能够与现有电商平台的订单管理、支付结算以及物流跟踪等模块实现无缝集成从而形成闭环式运营支持。功能需求方面系统应首先具备多源异构数据采集与统一预处理功能能够实时抓取商品目录、订单日志、用户行为轨迹以及社交媒体舆情等信息并通过标准化与清洗步骤保证数据质量随后需要构建动态知识图谱模块将商品属性、品牌关系、用户兴趣以及促销活动等业务实体与关系映射为可查询的三元组并支持时间维度的更新与版本管理在检索层面系统需实现多级语义检索机制先通过传统文本检索进行粗筛再利用预训练语言模型生成向量并采用近似最近邻算法完成精细匹配同时结合业务规则与时间戳过滤提升检索结果的相关性与时效性在生成层面系统应集成基于Transformer的生成模型并通过领域知识微调与知识图谱嵌入实现业务语义的精准把握同时设计检索-生成融合策略使检索到的知识片段在生成过程中得到动态注入以提升输出文本的准确性与可解释性此外系统还需提供可视化决策仪表盘展示关键运营指标、模型推理过程与结果解释并支持导出报告与API对接最后为满足实时决策需求系统必须具备流式数据处理管道、弹性伸缩的微服务架构以及高可用的容器化部署方案以保证在业务高峰期仍能保持低延迟与高吞吐量。七、可行性分析经济可行性方面系统的研发与运营成本主要集中在数据采集与清洗、知识图谱构建、模型训练与推理以及后期维护等环节。通过采用云原生技术与容器化部署可将基础设施成本降低至按需付费模式从而显著减少前期资本支出与此同时利用现有电商平台的开放API进行数据采集能够最大限度地减少数据获取成本在模型训练阶段采用迁移学习与知识蒸馏技术可在已有预训练模型基础上进行微调降低算力需求与训练时间系统上线后通过提升店铺运营效率、降低人工成本以及提高转化率等指标可为企业带来可观的经济回报。综合而言系统的整体投入产出比呈现正向增长趋势具备较高的经济可行性。社会可行性方面随着电商行业竞争日趋激烈店铺运营人员面临着巨大的工作压力与决策难度。通过提供智能化的运营助手能够减轻人工分析负担、提升决策效率从而提升员工工作满意度与职业发展空间此外该系统通过对消费者行为的深度洞察与个性化推荐可为消费者提供更精准、更符合需求的商品信息提升购物体验在数据隐私与安全方面系统将严格遵守相关法律法规采用差分隐私与加密技术保护用户数据避免信息泄露风险。由此可见该系统不仅能满足企业运营的迫切需求也能为社会整体提供更高效、更安全的电商服务环境。技术可行性方面系统核心技术包括多源异构数据集成、知识图谱构建、语义检索与生成式模型融合等。现有的自然语言处理框架与图数据库技术已能够支持大规模知识图谱的构建与查询在检索层面近似最近邻算法如FAISS或Annoy已被广泛验证可在百万级别向量库中实现毫秒级检索生成层面Transformer模型的迁移学习与知识蒸馏方法能够在有限算力条件下完成高质量文本生成此外系统采用微服务架构与容器化部署可实现弹性伸缩与高可用满足实时决策的时效性需求。综上所述技术实现路径成熟、可落地性强技术可行性得到充分保障。八、功能分析系统功能模块可划分为七大核心子系统彼此之间通过清晰的接口进行协同工作。首先是数据采集与预处理子系统该子系统负责从电商平台的商品目录、订单日志、用户行为轨迹以及社交媒体舆情等多源渠道实时抓取原始数据并对文本信息进行分词、命名实体识别与语义标注随后执行数据清洗、标准化与去重操作以保证后续处理阶段的数据质量。其次是知识图谱构建子系统该子系统基于本体模型将商品属性、品牌关系、促销活动以及用户兴趣等业务实体与关系映射为三元组并利用图数据库实现高效存储与查询同时支持时间维度的增量更新与版本管理以保持知识库的时效性。第三是检索引擎子系统该子系统采用多级检索策略第一层使用传统文本检索算法如BM25进行粗筛第二层利用预训练语言模型生成句子向量并通过近似最近邻算法实现高效相似度匹配最后通过业务规则与时间戳过滤进一步细化检索结果确保检索内容既相关又及时。第四是生成引擎子系统该子系统集成基于Transformer的生成模型并在领域知识图谱嵌入的指导下进行微调在推理过程中检索到的知识片段被动态注入生成器以提升输出文本的业务准确性与可解释性。第五是决策整合与解释子系统该子系统将检索与生成结果进行融合形成可执行的运营建议并通过因果图或规则引擎提供决策依据的可追溯解释方便运营人员进行验证与调整。第六是用户界面与可视化子系统该子系统提供交互式仪表盘展示关键运营指标、模型推理过程与结果解释并支持报表导出与API调用以满足不同角色的使用需求。最后是监控与运维子系统该子系统负责实时监测数据流、模型推理延迟、系统健康状态并提供弹性伸缩策略与故障恢复机制确保系统在高峰期仍能保持低延迟与高可用。通过上述七大功能模块的协同工作系统能够实现从原始数据到可执行运营决策的完整闭环为电商店铺运营提供精准、高效且可解释的智能支持。九、数据库设计字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注---|---|---|---|---|---usersuser_id | 用户唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDusername | 用户名登录凭证 | 50 | VARCHAR(50) | | 唯一索引email | 邮箱地址联系方式 | 100 | VARCHAR(100) | | 唯一索引password_hash | 密码哈希值用于身份验证 | 60 | CHAR(60) | |created_at | 账户创建时间戳 | 19 | DATETIME(6) | |last_login_at | 最后登录时间戳 | 19 | DATETIME(6) | |storesstore_id | 店铺唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDstore_name | 店铺名称业务主体名 | 100 | VARCHAR(100) | |owner_user_id | 店铺所有者用户ID关联users表的user_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → users(user_id) |created_at | 店铺创建时间戳 | 19 | DATETIME(6) | |categoriescategory_id | 类目唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDcategory_name | 类目名称层级可通过parent_category_id表示 | 100 | VARCHAR(100) | |parent_category_id | 父类目ID若为NULL则为顶级类目 | 36 | CHAR(36) | 外键 → categories(category_id) |productsproduct_id | 商品唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDstore_id | 所属店铺ID关联stores表的store_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → stores(store_id) |sku_code | 商品SKU编码业务唯一标识符 | 50 | VARCHAR(50) | 唯一索引 |product_name | 商品名称展示给用户的标题 | 200 | VARCHAR(200) | |description | 商品描述详细信息文本 | 1000 | TEXT | |price_cents | 商品价格单位为分避免浮点误差 | 10 | BIGINT(20) | |stock_quantity | 当前库存数量整数值 | 10 | INT(11) | |created_at | 商品上架时间戳 | 19 | DATETIME(6) |product_categoriesproduct_id | 商品ID关联products表的product_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → products(product_id) |category_id | 类目ID关联categories表的category_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → categories(category_id) |主键为(product_id, category_id) |ordersorder_id | 订单唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDstore_id | 店铺ID关联stores表的store_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → stores(store_id) |user_id | 下单用户ID关联users表的user_id可为空支持游客下单 | 36 | CHAR(36) | 外键 → users(user_id) |order_status | 订单状态待付款、已付款、已发货、已完成、已取消 | 20 | VARCHAR(20) |total_amount_cents | 订单总金额单位为分 | 10 | BIGINT(20) |created_at | 订单创建时间戳 | 19 | DATETIME(6) |updated_at | 订单状态更新时间戳 | 19 | DATETIME(6) |order_itemsorder_item_id | 订单项唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDorder_id | 所属订单ID关联orders表的order_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → orders(order_id) |product_id | 商品ID关联products表的product_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → products(product_id) |quantity | 购买数量整数值 | 10 | INT(11) |unit_price_cents | 单价单位为分订单时价格快照 | 10 | BIGINT(20) |inventory_logslog_id | 库存变更记录唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDproduct_id | 商品ID关联products表的product_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → products(product_id) |change_qty | 库存变动数量正数为补货负数为销售 | 10 | INT(11) |balance_qty | 变更后库存余额整数值 | 10 | INT(11) |change_type | 变更类型采购、退货、销量、调拨 | 20 | VARCHAR(20) |created_at | 变更时间戳 | 19 | DATETIME(6) |promotionspromotion_id | 活动唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDstore_id | 店铺ID关联stores表的store_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → stores(store_id) |promotion_name | 活动名称展示给用户的标题 | 200 | VARCHAR(200) |description | 活动描述详细信息文本 | 1000 | TEXT |start_at | 活动开始时间戳 | 19 | DATETIME(6) |end_at | 活动结束时间戳 | 19 | DATETIME(6) |promotion_type | 活动类型满减、折扣、赠品 | 20 | VARCHAR(20) |promotion_productspromotion_id | 活动ID关联promotions表的promotion_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → promotions(promotion_id) |product_id | 商品ID关联products表的product_id | 36 | CHAR(36) | 外键 → products(product_id) |主键为(promotion_id, product_id) |user_behaviorsbehavior_id | 行为记录唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDuser_id | 用户ID关联users表的user_id可为空匿名行为 | 36 | CHAR(36) | 外键 → users(user_id) |product_id | 商品ID关联products表的product_id若适用 | 36 | CHAR(36) | 外键 → products(product_id) |behavior_type | 行为类型浏览、加入购物车、收藏、下单 | 20 | VARCHAR(20) |behavior_at | 行为发生时间戳 | 19 | DATETIME(6) |social_media_postspost_id | 社交媒体帖子唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDstore_id | 关联店铺ID关联stores表的store_id若有店铺标签 | 36 | CHAR(36) | 外键 → stores(store_id) |content_text | 帖子文本内容包含关键词与情感信息 | 2000 | TEXT |post_at | 帖子发布时间戳 | 19 | DATETIME(6) |platform_name | 社交平台名称微博、抖音、快手等 | 30 | VARCHAR(30) |knowledge_graph_triplestriple_id | 三元组唯一标识 | 36 | CHAR(36) | 主键 | UUIDsubject_id | 主体ID可关联products、categories或users表的主键采用统一ID | 36 | CHAR(36) |predicate | 关系类型属于、包含、购买者、供应商等 | 50 | VARCHAR(50) |object_id | 对象ID关联相应表的主键采用统一ID | 36 | CHAR(36) |created_at | 三元组创建时间戳 | 19 | DATETIME(6) |上述表结构遵循第一范式至第三范式避免重复数据与冗余字段保证数据一致性与可扩展性。每个表均设有主键并在需要的字段上建立外键约束以维护参照完整性。十、建表语句CREATE TABLE users (user_id CHAR(36) NOT NULL,username VARCHAR(50) NOT NULL,email VARCHAR(100) NOT NULL,password_hash CHAR(60) NOT NULL,created_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),last_login_at DATETIME(6),PRIMARY KEY (user_id),UNIQUE KEY uq_users_username (username),UNIQUE KEY uq_users_email (email)) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE stores (store_id CHAR(36) NOT NULL,store_name VARCHAR(100) NOT NULL,owner_user_id CHAR(36) NOT NULL,created_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),PRIMARY KEY (store_id),KEY idx_stores_owner_user_id (owner_user_id),CONSTRAINT fk_stores_owner_user_id FOREIGN KEY (owner_user_id)REFERENCES users(user_id) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE categories (category_id CHAR(36) NOT NULL,category_name VARCHAR(100) NOT NULL,parent_category_id CHAR(36),PRIMARY KEY (category_id),KEY idx_categories_parent_category_id (parent_category_id),CONSTRAINT fk_categories_parent_category_id FOREIGN KEY (parent_category_id)REFERENCES categories(category_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE products (product_id CHAR(36) NOT NULL,store_id CHAR(36) NOT NULL,sku_code VARCHAR(50) NOT NULL,product_name VARCHAR(200) NOT NULL,description TEXT,price_cents BIGINT(20) NOT NULL,stock_quantity INT(11) NOT NULL DEFAULT 0,created_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),PRIMARY KEY (product_id),KEY idx_products_store_id (store_id),UNIQUE KEY uq_products_sku_code (sku_code),CONSTRAINT fk_products_store_id FOREIGN KEY (store_id)REFERENCES stores(store_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE product_categories (product_id CHAR(36) NOT NULL,category_id CHAR(36) NOT NULL,PRIMARY KEY (product_id, category_id),KEY idx_product_categories_category_id (category_id),CONSTRAINT fk_product_categories_product_id FOREIGN KEY (product_id)REFERENCES products(product_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT fk_product_categories_category_id FOREIGN KEY (category_id)REFERENCES categories(category_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE orders (order_id CHAR(36) NOT NULL,store_id CHAR(36) NOT NULL,user_id CHAR(36),order_status VARCHAR(20) NOT NULL,total_amount_cents BIGINT(20) NOT NULL,created_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),updated_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6),PRIMARY KEY (order_id),KEY idx_orders_store_id (store_id),KEY idx_orders_user_id (user_id),CONSTRAINT fk_orders_store_id FOREIGN KEY (store_id)REFERENCES stores(store_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT fk_orders_user_id FOREIGN KEY (user_id)REFERENCES users(user_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE order_items (order_item_id CHAR(36) NOT NULL,order_id CHAR(36) NOT NULL,product_id CHAR(36) NOT NULL,quantity INT(11) NOT NULL,unit_price_cents BIGINT(20) NOT NULL,PRIMARY KEY (order_item_id),KEY idx_order_items_order_id (order_id),KEY idx_order_items_product_id (product_id),CONSTRAINT fk_order_items_order_id FOREIGN KEY (order_id)REFERENCES orders(order_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT fk_order_items_product_id FOREIGN KEY (product_id)REFERENCES products(product_id) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE inventory_logs (log_id CHAR(36) NOT NULL,product_id CHAR(36) NOT NULL,change_qty INT(11) NOT NULL,balance_qty INT(11) NOT NULL,change_type VARCHAR(20) NOT NULL,created_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),PRIMARY KEY (log_id),KEY idx_inventory_logs_product_id (product_id),CONSTRAINT fk_inventory_logs_product_id FOREIGN KEY (product_id)REFERENCES products(product_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE promotions (promotion_id CHAR(36) NOT NULL,store_id CHAR(36) NOT NULL,promotion_name VARCHAR(200) NOT NULL,description TEXT,start_at DATETIME(6) NOT NULL,end_at DATETIME(6) NOT NULL,promotion_type VARCHAR(20) NOT NULL,PRIMARY KEY (promotion_id),KEY idx_promotions_store_id (store_id),CONSTRAINT fk_promotions_store_id FOREIGN KEY (store_id)REFERENCES stores(store_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE promotion_products (promotion_id CHAR(36) NOT NULL,product_id CHAR(36) NOT NULL,PRIMARY KEY (promotion_id, product_id),KEY idx_promotion_products_product_id (product_id),CONSTRAINT fk_promotion_products_promotion_id FOREIGN KEY (promotion_id)REFERENCES promotions(promotion_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT fk_promotion_products_product_id FOREIGN KEY (product_id)REFERENCES products(product_id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE user_behaviors (behavior_id CHAR(36) NOT NULL,user_id CHAR(36),product_id CHAR(36),behavior_type VARCHAR(20) NOT NULL,behavior_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),PRIMARY KEY (behavior_id),KEY idx_user_behaviors_user_id (user_id),KEY idx_user_behaviors_product_id (product_id),CONSTRAINT fk_user_behaviors_user_id FOREIGN KEY (user_id)REFERENCES users(user_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,CONSTRAINT fk_user_behaviors_product_id FOREIGN KEY (product_id)REFERENCES products(product_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE social_media_posts (post_id CHAR(36) NOT NULL,store_id CHAR(36),content_text TEXT NOT NULL,post_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),platform_name VARCHAR(30) NOT NULL,PRIMARY KEY (post_id),KEY idx_social_media_posts_store_id (store_id),CONSTRAINT fk_social_media_posts_store_id FOREIGN KEY (store_id)REFERENCES stores(store_id) ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;CREATE TABLE knowledge_graph_triples (triple_id CHAR(36) NOT NULL,subject_id CHAR(36) NOT NULL,predicate VARCHAR(50) NOT NULL,object_id CHAR(36) NOT NULL,created_at DATETIME(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),PRIMARY KEY (triple_id),KEY idx_kg_triples_subject_id (subject_id),KEY idx_kg_triples_object_id (object_id)) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;文章下方名片联系我即可~大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看下方获取联系方式
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