一、知識經(jīng)驗的信息繭房

隨著制造業(yè)用戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)資產(chǎn)呈爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已成為企業(yè)的寶貴財富。個人所掌握的信息知識相對零散且有限，如何實現(xiàn)大量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效利用、能力復(fù)用、知識傳承，具有直接的現(xiàn)實意義。

各企業(yè)都沉淀了海量的數(shù)據(jù)，但實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)積累與實際應(yīng)用之間存在著差距，歷史數(shù)據(jù)無法有效應(yīng)用。因為數(shù)據(jù)獲取難，將不同數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)并應(yīng)用更難，由此導(dǎo)致數(shù)據(jù)及經(jīng)驗的利用率低，知識傳承也變得困難。

AI技術(shù)基礎(chǔ) AI包括CV計算機(jī)視覺、ASR語音識別、NLP自然語言處理三大關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)。其中NLP的LLM大語言模型技術(shù)飛速發(fā)展，為海量數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

AI大語言模型的出現(xiàn)，將實現(xiàn)行業(yè)、專業(yè)領(lǐng)域海量離散數(shù)據(jù)的知識化整合，宛如一位無所不知的“領(lǐng)域?qū)＜摇?，打破了個體認(rèn)知的局限性。AI大語言模型，基于六大應(yīng)用與AI嵌入能力，通過“數(shù)據(jù)-知識-能力-復(fù)用”的閉環(huán)，實現(xiàn)對業(yè)務(wù)、管理過程智能化的賦能。

以LLM大語言模型為技術(shù)基礎(chǔ)的ChatGPT橫空出世，掀起了LLM在各專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的浪潮。然而ChatGPT作為通用的語言模型，并不是專門為解決企業(yè)知識挑戰(zhàn)而設(shè)計的，針對高度專業(yè)化的技術(shù)內(nèi)容和知識產(chǎn)權(quán)，通用語言模型無法處理。因為高度專業(yè)化內(nèi)容需要對特定領(lǐng)域的概念、術(shù)語有深入的理解，而廣義語言模型無法充分理解這些概念和術(shù)語?？紤]到數(shù)據(jù)保密、私有化部署、使用成本高、專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)性低等諸多因素，可以判斷基于廣義語言模型的ChatGPT（或類似通用大模型），難以解決企業(yè)特定領(lǐng)域的專業(yè)級深度問題。

和遠(yuǎn)科技為企業(yè)級用戶搭建LLM大語言模型平臺提供解決方案，滿足私有化平臺部署、專業(yè)化模型訓(xùn)練、場景化垂直應(yīng)用，基于領(lǐng)域海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成專業(yè)化的AI大語言模型，實現(xiàn)管理、研發(fā)、制造、運(yùn)維等領(lǐng)域的智能化應(yīng)用，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)知識化、知識智能化。

LLM平臺涵蓋數(shù)據(jù)處理、語義解析、模型訓(xùn)練、智能問答、語義搜索、語音識別、內(nèi)容生成、內(nèi)容審查、知識圖譜、OCR、API及組件服務(wù)等完整功能。

LLM大語言模型平臺具備語義模型訓(xùn)練能力，支持私有化數(shù)據(jù)的強(qiáng)化訓(xùn)練，滿足專業(yè)領(lǐng)域需求。泛化問題理解+精準(zhǔn)回答，滿足專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)性要求?；谔囟ㄖR庫的生成式問答，滿足特定領(lǐng)域需求。

LLM大語言模型平臺的主要功能包括：

1. 智能問答：工程師與“AI專家” 的問答交互。實現(xiàn)政策法規(guī)、設(shè)計規(guī)范與說明、設(shè)備規(guī)格型號及操作說明、運(yùn)行維修要求及指導(dǎo)手冊等知識的人機(jī)交互問答。

2. 語義搜索：語義模型+搜索，升級為更接近人類理解方式的搜索方式。如基于設(shè)備維修要求或問題的理解，搜索與之相關(guān)的設(shè)備設(shè)計文件、制造文件、安裝手冊、備件信息等。

3. 內(nèi)容生成：基于LLM模型的生成能力，按照需求格式或模版要求，自動生成文本。如LLM輔助生成工作日志、作業(yè)申請、交底卡、檢測報告等，提升工作效率。

4. 文本審查：基于“語義+規(guī)則”，對各類工作報告進(jìn)行規(guī)范性、合規(guī)性審查。包括對文本中的錯別字、語法錯誤、敏感詞以及基于特定要求的規(guī)范性審查。

5. 語音識別：通過語音識別算法，將語音信號轉(zhuǎn)換為文本信息，在現(xiàn)場作業(yè)、移動應(yīng)用、外部宣傳等場景下，提供更加便捷、人性化的輸入輸出方式。

6. 知識圖譜：支持特定領(lǐng)域的知識圖譜構(gòu)建，包括知識抽取、知識融合、知識推理與加工，知識圖譜與LLM模型可實現(xiàn)協(xié)同應(yīng)用，提升LLM的嚴(yán)謹(jǐn)性。

7. AI能力嵌入：支持傳統(tǒng)IT系統(tǒng)(如質(zhì)量/維修管理系統(tǒng))的AI能力接入，實現(xiàn)伴隨業(yè)務(wù)流程的AI賦能。如高風(fēng)險作業(yè)活動自動提醒、關(guān)鍵作業(yè)過程的操作指引、相關(guān)工作報告輔助生成與審查、應(yīng)急事件的輔助決策與支持。

五、LLM的多元應(yīng)用案例

與高端制造業(yè)用戶積極探索LLM應(yīng)用，涵蓋企業(yè)管理、研發(fā)設(shè)計、工程建造、運(yùn)行維護(hù)等眾多領(lǐng)域。

1. 企業(yè)文化：基于企業(yè)文化等相關(guān)文件，整理數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實現(xiàn)基于LLM的智能問答、搜索、文本生成等，包括企業(yè)文化、公司治理制度文件等。

2. 專家系統(tǒng)：構(gòu)建智能的專家系統(tǒng)，將專家知識和經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的決策規(guī)則和推薦策略，為決策者提供個性化的智能支持。

3. 智能設(shè)計輔助：分析大量的設(shè)計相關(guān)文獻(xiàn)、技術(shù)資料和市場數(shù)據(jù)，輔助設(shè)計師提供創(chuàng)新的設(shè)計理念和方案。整合多個學(xué)科領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗，促進(jìn)跨學(xué)科的交叉融合和創(chuàng)新，為復(fù)雜問題的解決提供全面的視角和多元的思路。

4. 培訓(xùn)系統(tǒng)：應(yīng)用于企業(yè)學(xué)習(xí)、培訓(xùn)，通過分析和整合各種教學(xué)資料、學(xué)科知識、專業(yè)知識庫和行業(yè)報告。構(gòu)建智能問答系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)，為用戶提供個性化的問題解答和知識推薦服務(wù)，實現(xiàn)知識的發(fā)現(xiàn)、共享和傳承。

5. 智慧運(yùn)維：基于IETM（運(yùn)維交互式電子手冊）系統(tǒng)中各類設(shè)備及系統(tǒng)運(yùn)行維修規(guī)程，建立運(yùn)維LLM模型及知識圖譜庫，實現(xiàn)運(yùn)行維修過程的智能問答與推薦搜索。

6. AI移交：以AI大語言模型為載體，將移交文件及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識并形成AI能力，實現(xiàn)運(yùn)維對上游移交成果的智能化應(yīng)用，包括語義搜索、智能問答推薦、內(nèi)容生成、語音識別等。

7. 法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)：升級改造現(xiàn)有的安全法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)，以提高其高效性和智能性；基于LLM+知識圖譜，實現(xiàn)對標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)的精準(zhǔn)語義檢索、智能推薦、知識問答以及國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)展示。

8. 應(yīng)急安全：法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、災(zāi)害案例、組織機(jī)構(gòu)、應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急指令、應(yīng)急資源、事件情景等行業(yè)數(shù)據(jù)打造城市災(zāi)害認(rèn)知通用模型，實現(xiàn)應(yīng)急智能問答、指令推送、AI嵌入風(fēng)險管控中心、移動端應(yīng)用、實體安全AI機(jī)器人等。

北京和遠(yuǎn)科技基于LLM大語言模型的自然語言理解和知識整合能力，為高端制造業(yè)用戶提供數(shù)據(jù)智能化解決方案。通過技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)升級，助力制造業(yè)用戶實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級和持續(xù)發(fā)展，共同推動前沿技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，助力用戶實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。