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    • 智能數據治理

      智能數據治理

    知識問答

    為企業構建企業級私有知識庫,通過知識問答的方式,滿足用戶對領域知識、管理知識、新聞知識及跨專業信息的精準快速檢索需求。這種高效、智能的知識顧問,不僅提升了工作效率,還促進了企業內部信息的共享與流通,助力企業實現智能化發展。

    業務場景

    營銷/人資知識問答,提升工作效率,支撐生產力變遷

    設備運檢知識助手,助力鉆井/風機設備安全高效運行

    法律法規知識問答,促進法律咨詢與援助,推動法律實踐與創新

    設計圖紙知識問答,助力智能輔助設計和智能設計評審,提升設計效率

    智能問數

    為企業構建基于數據庫的數據統計分析問答。通過NL2SQL將人類自然語言轉化為結構化查詢語言,結合具體的應用需求,生成SQL語句、數據統計結果、數據分析圖表及對于圖表的解析等。應用于對話式BI分析和SQL輔助生成,降低業務分析門檻,提升數據庫維護效率。

    業務場景

    智能問數員工數字助手,輔助高效辦公和智能決策

    智能問數語音指揮中心,企業級高效指揮作戰平臺

    智能問數業務診斷助手,助力業務人員快速數據分析,業務洞察

    智能問數電價查詢助手,提升營銷部們電價查詢業務效率

    智能問數設備狀態查詢,輔助設備運維部門設備健康管理

    智能體應用

    為企業構建智能體應用,后端打通業務數據和業務模型,結合領域知識,融入業務場景,集成散落在不同系統里的應用,前端以問答的形式進行快速交互,根據用戶的需求和指令,調用相關的服務,執行特定的操作,將大模型能力嵌入企業業務中,幫助客戶提高業務生產力。

    業務場景

    設備故障診斷智能體,助力精準定位并處理設備故障

    出題考評智能體,智能出題,助力科學考評

    電價異常分析智能體,助力電價異常識別及快速處理

    供應商評估分析,供應商履約能力綜合評估

    智能辦公

    根據用戶需求快速生成結構清晰、內容豐富的稿件,使得用戶能夠輕松應對各類寫作任務。此外還支持智能會議紀要、文檔智能解讀、文稿審閱與校對、文檔格式轉化、語音文字互轉等。基于大模型的智能辦公應用,有效提升辦公效率,助力企業辦公智能化升級。

    業務場景

    智能編稿,快速生成結構清晰、內容豐富的稿件

    智能文檔解讀,輔助用戶快速提取所需內容

    文稿審閱與校對,輔助快速審閱文檔、校對文檔

    語音文字轉換,文檔格式轉換,快速辦公助手

    智能數據治理

    為企業提供基于大模型的語料庫建設方案,非結構化數據提取、解析、存儲,知識檢索等知識統一管理。實現元數據自動感知、關系自動發現、智能標簽等智能化數據治理,提升數據治理效率。

    業務場景

    語料庫建設,非結構化數據提取、解析、存儲、知識統一管理

    知識檢索,非結構化數據知識快速檢索、獲取

    智能治理,元數據自動感知、關系自動發現等

    智能標簽,根據任務描述與標注示例,智能打標簽

    應用實踐案例

    • 企業人資大模型

      Enterprise human resources

    • 設備故障診斷大模型

      Equipment fault diagnosis

    • 智能辦公應用

      Intelligent office application

    客戶需求

    隨著某大型能源企業規模的擴大和業務范圍的拓展,人資部門所管理的知識量呈爆炸式增長,知識的碎片化、多樣化、獲取難度以及保護問題日益凸顯。首先,知識碎片化的現象嚴重制約了人資業務的效率,人資知識處理難。其次,人資專業文檔的多樣化格式和巨大數量進一步增加了知識檢索的難度。再者,知識獲取的門檻高、靈活性和及時性不足已成為制約員工發展和企業創新的重要因素。此外,知識共享的方式有限也限制了知識的傳播和價值發揮。目前以線下共享為主、線上共享為輔的模式,使得知識的價值放大效應不明顯。這些人資業務痛點制約了企業的整體競爭力。

    企業人資大模型

    解決方案

    為了應對這些挑戰并抓住機遇,該單位積極推動數智人資知識服務的建設,基于美林Tempo大模型應用及管理平臺,通過建設人資專業知識庫、基于大模型技術構建人資專業知識智能問答、文件精讀及內容檢索,知識監測分析等核心功能,從而提升知識獲取效率、促進知識共享和保護、實現知識問答服務。

    項目成果

    1、經濟效益顯著提升:
     成本節約:自動化與智能化的知識管理系統減少了人工處理與檢索的時間,降低20%~40%的人力資源部門運營和支持成本。
     效率提升:員工快速獲取所需知識,提高50%以上的人力資源問題處理效率,最終提升員工生產力,為企業創造更多價值。
    2、管理效益全面優化:
     知識管理規范化:系統化、結構化的知識庫建設,使知識管理更加規范、有序,減少了知識流失與遺忘的風險。
     決策支持精準化:基于大數據分析的知識監盤與分析功能,為管理層提供了、準確的數據支持,有助于制定更加科學合理的決策方案。
     員工滿意度增強:智能化的問答系統與人性化的知識服務,提升了員工對人力資源部門的滿意度與信任度,增強了企業的凝聚力與向心力。

    客戶需求

    某工業設備制造企業,設備故障診斷業務痛點主要包括以下三個方面:(1)缺乏有效的故障知識積累和利用:企業積累了大量的故障處理經驗或措施,但此類經驗卻沒有得到有效地總結、沉淀和利用。(2)排故查詢匹配效率低下:無排故輔助系統,或僅支持基于故障類型、現象等關鍵詞的模糊查詢、文本分詞匹配,準確率不高,仍需運維人員人工識別。(3)缺乏智能分析和總結能力,運維人員仍需對大量信息進行進一步剖析和總結。

    設備故障診斷大模型

    解決方案

    為了解決上述設備故障診斷及運維方面的業務痛點,基于美林Tempo大模型應用及管理平臺,建設了大模型技術加持的設備故障診斷應用智能體。不僅充分利用了大模型在自然語言理解和生成方面的卓越能力,還結合了機器學習“小模型”在特定業務領域的精準預測優勢。同時集成了知識庫的共享與查詢能力,通過工程化手段將此類技術與設備監測、診斷與運維類業務場景深度融合,從而滿足設備故障診斷的深層次應用需求。

    項目成果

    這一項目為企業帶來了前所未有的運維體驗。其卓越的應用成效,具體展現在以下幾方面:
    顯著提升診斷準確性,降低運維成本:設備故障診斷準確性顯著提升,有效減少了非計劃停機時長和故障率,降低運維成本,節省資金同時提升了運營效率;
    知識積累,智慧傳承:支持設備診斷及問題排查經驗積累與更新,建立知識沉淀機制,使得企業的運維智慧得以傳承與發展;
    大模型應用,競爭力飆升:通過設備智能診斷大模型的應用,運維能力全面提升,企業在行業內的影響力與競爭力得到了顯著增強;

    客戶需求

    某電網辦公室工作存在以下問題:(1)編稿方面,人員水平參差不齊,乏智能化工具支撐,結果質量難保證;(2)各類文體多且復雜,未實現在線復用;(3)辦公室知識智能管理智能化程度不高,知識管理難、獲取難、共享難;(4)各類報告校稿以人工為主,效率低。

    智能辦公應用

    解決方案

    通過構建基于大模型的智能編稿應用,提升了編稿的質量和效率,支持文稿校對、語音播報等提升了校稿的準確性和規范性,并且通過提供模板管理功能,沉淀了不同文種的提示詞模版資產。

    項目成果

    這一項目為員工帶來了全新的辦公體驗,極大提升了員工的辦公效率,具體價值如下:
    沉淀各類文檔模板,模板資產統一管理、復用,提升企業文檔編制的規范性;
    辦公室人員編稿基于已有模板微調修改,效率更高,新人寫的文檔,質量有保障,擴展編稿人知識邊界,稿件質量更高;
    能夠幫助編稿人員生成大綱、目錄、生成正文內容,還能進行文字擴寫和潤色,提升編稿的效率,擴展編稿人員能力邊界;
    智能校稿,把編稿人員的重復性枯燥的工作,快速完成,讓編稿人員專注于其他高價值工作。

    我們的優勢

    • 大模型應用落地經驗豐富

      工業領域深耕25+年,積累了豐富的AI實踐經驗,成功交付多個電網、制造、能源行業的大模型應用項目。能夠精準把握客戶需求,結合美林自有大模型落地方法論及完整的技術組件儲備,為客戶提供量身定制的大模型應用解決方案。

    • 有中臺基礎保證數據質量

      高質量專有知識+基礎大模型 ,才能產生高質量專有模型。而高質量專有知識依賴于數據中臺,美林有數據中臺基礎,形成完整服務鏈條。

    • 投資少見效快

      幫助客戶在有限的預算內實現業務智能化升級。通過優化資源配置和行業標桿場景復用,確保客戶投資少并可以快速實現業務價值的最大化。

    • 持續運營服務

      本地化實施團隊為您大模型場景應用提供全流程的貼身服務,大模型應用不是一勞永逸的,我們支持大模型應用長尾落地,提供持續運營服務。

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