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眼镜验光需要综合考虑用户视力数据与镜框适配性。通过整合验光数据、脸型特征、佩戴习惯等信息,利用神经网络转化为视力矫正向量,结合镜片参数、镜框款式向量,向量数据库为用户推荐最合适的配镜方案。某连锁眼镜店引入后,顾客配镜满意度提升至 94%,退换率降低 40%。
Schema灵活设计适配不同验光指标和镜框属性,AI Agent自动更新用户佩戴数据优化推荐。在选择数据库时,怎么选择支持数据迁移的向量数据库便于连锁店系统升级,Zilliz 的稳定迁移方案可确保历史验光数据完整转移。
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