企業(yè)AI落地實踐：從沉睡文檔到智慧流轉
2025-6-27新聞
人工智能技術狂飆突進
AI技術如何在工業(yè)領域真正扎根生長
——困擾工業(yè)&能源企業(yè)和大模型供應商的
共同難題
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工業(yè)&能源場景的特殊性，決定了AI落地必須跨越“技術理論”與“業(yè)務實踐”的鴻溝。要讓大模型技術與企業(yè)專有知識體系實現(xiàn)深度融合——前者提供強大的語義理解與邏輯推理能力，后者注入工業(yè)&能源場景的專業(yè)Know-How，二者形成“技術底座+領域知識”的共生體系，才能讓AI破解工業(yè)語言密碼，將智能決策貫穿從圖紙到生產的業(yè)務全鏈條。
工業(yè)&能源企業(yè)在長期發(fā)展中積累了海量的專業(yè)知識，本應是驅動創(chuàng)新的“數字寶藏”，卻因技術能力與管理體系與的雙重桎梏，陷入"存而難用、用而低效"的困境。
一方面，工業(yè)&能源的知識體系復雜多樣，包含了大量的非結構化數據，百萬級頁碼的技術手冊、多欄混排的行業(yè)白皮書、公式嵌套表格的標準規(guī)范等形成了多模態(tài)知識載體。傳統(tǒng)OCR技術容易造成圖文分割錯位、公式符號解析失真、多語言混排識別斷層等問題，形成了天然的知識萃取屏障。
另一方面，面對跨部門、跨系統(tǒng)的復合知識需求，傳統(tǒng)知識庫因“信息孤島”難以自動關聯(lián)散落知識，人工逐層檢索耗時耗力。在處理技術原理、故障溯源等需要深度推理的問題時，也會因缺乏語義理解和邏輯推演能力，出現(xiàn)答非所問、信息碎片化堆砌等情況，嚴重影響決策效率。
這些問題導致企業(yè)知識資產貶值——海量專業(yè)知識從“創(chuàng)新燃料”變成“數據包袱”，知識復用成本高企，企業(yè)空有寶藏卻難以挖掘。
如何將企業(yè)知識從沉睡中叫醒，構建企業(yè)專屬AI應用？騰訊云智能體開發(fā)平臺為工業(yè)與能源企業(yè)構建免部署，分鐘級搭建的應用開發(fā)平臺，提供三大模式，實現(xiàn)從文檔解析到智能決策的技術賦能。
?? 標準模式：讓知識“活”起來
基于OCR大模型與RAG（檢索增強生成）技術的深度融合，實現(xiàn)復雜文檔的精準解析與智能檢索。突破傳統(tǒng)OCR的技術瓶頸，支持200MB以上超大文檔和26類復雜版式（如三維圖紙、多語言混排資料），能精準識別圖文表公式的空間關系；基于LLM的embedding模型將多文檔信息召回率從85%提升至92%，混合檢索+Text2SQL能力更讓跨表查詢準確率突破80%。全面的知識學習，讓大模型能夠提供更精準、專業(yè)的回答。 ?
?? 工作流模式：讓知識“跑”起來
更復雜的工作流程也不在話下。工作流模式下，基于可視化拖拉拽界面，將文檔解析、參數提取、大模型問答等原子能力編排為定制化流程，支持多類型節(jié)點（大模型 / 代碼 / 參數等）靈活組合。依托零代碼 / 低代碼開發(fā)能力，快速實現(xiàn)復雜業(yè)務場景下知識流與業(yè)務流的智能協(xié)同，打破跨部門知識流轉壁壘，讓知識在業(yè)務鏈條中動態(tài)流動、精準賦能。
?? Agent模式：讓知識“思考”起來
通過大模型自主任務規(guī)劃與工具調用能力，構建全鏈條智能決策體系：大模型自動拆解問題、規(guī)劃執(zhí)行路徑，主動調用適配工具并實時糾錯反思，實現(xiàn)從需求解析到方案生成的閉環(huán)決策。憑借動態(tài)推理與主動交互特性，讓知識應用突破被動檢索局限，呈現(xiàn)更具邏輯深度與靈活性的智慧響應。
騰訊樂享則聚焦企業(yè)知識庫管理難題，解決企業(yè)知識管理中“效果差、效率低、管控亂”三大核心痛點，通過五大能力實現(xiàn)知識資產的高效沉淀、精準治理與智能應用，讓企業(yè)知識庫真正成為驅動企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的智慧引擎。
?? 多格式知識統(tǒng)一管理
打破文檔、圖紙、數據等多模態(tài)知識載體的格式壁壘，支持結構化與非結構化數據的統(tǒng)一接入與治理。
?? 知識有效性與自定義屬性
實現(xiàn)知識資產的動態(tài)更新與審核，規(guī)避無效信息堆積與管理混亂，確保知識可靠性。
?? 智能問答檢索與溯源
支持定位知識并回溯來源，破解傳統(tǒng)檢索低效難題，結合企業(yè)專業(yè)知識提供更準確內容。
?? 數據洞察與管理看板
知識應用數據可視化分析，實時呈現(xiàn)知識使用頻率、業(yè)務賦能效果等核心指標，輔助管理者動態(tài)優(yōu)化知識體系為決策提供科學依據。
?? 開放平臺
支持與企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)對接，打通知識與業(yè)務的壁壘，使其真正轉化為生產力。
