供应链

从向量到QKV到点积到缩放到Softmax到加权融合，完整的Transformer注意力流程，全程业务语言，供应链案例贯穿。

用业务语言讲清楚 Cross-Attention：两组相互对应的信息，用A做查询方去检索匹配B里的内容。

用供应链业务案例讲透Self-Attention：一份数据内部互相查找关联，Q/K/V全部来自同一数据源，是理解Transformer的第一块基石。

详解向量相似度判断的底层逻辑：向量不是逐字编码，而是整体语义的打包。通过余弦相似度衡量方向重合度。

物流网点片区划分、配送路线聚合场景中，欧氏距离不只判断地理远近，还能兼顾货量、时效等量化指标。

欧氏距离同时考量特征方向和数值大小，适合结构化数值聚类、备件指标分类、坐标点位匹配等场景。

点积是一套快速计算公式，用来衡量两组向量大方向是否一致，输出一个数字代表匹配程度，是注意力机制计算关联程度的基础运算。