一、知识经验的信息茧房
随着制造业用户的数字化转型，数据资产呈爆发式增长，数据资产已成为企业的宝贵财富。个人所掌握的信息知识相对零散且有限，如何实现大量异构数据的高效利用、能力复用、知识传承，具有直接的现实意义。
各企业都沉淀了海量的数据，但实际应用中，数据积累与实际应用之间存在着差距，历史数据无法有效应用。因为数据获取难，将不同数据进行关联并应用更难，由此导致数据及经验的利用率低，知识传承也变得困难。
AI技术基础 AI包括CV计算机视觉、ASR语音识别、NLP自然语言处理三大关键领域技术。其中NLP的LLM大语言模型技术飞速发展，为海量数据的智能化应用奠定了技术基础。
AI大语言模型的出现，将实现行业、专业领域海量离散数据的知识化整合，宛如一位无所不知的“领域专家”，打破了个体认知的局限性。AI大语言模型，基于六大应用与AI嵌入能力，通过“数据-知识-能力-复用”的闭环，实现对业务、管理过程智能化的赋能。
以LLM大语言模型为技术基础的ChatGPT横空出世，掀起了LLM在各专业领域应用的浪潮。然而ChatGPT作为通用的语言模型，并不是专门为解决企业知识挑战而设计的，针对高度专业化的技术内容和知识产权，通用语言模型无法处理。因为高度专业化内容需要对特定领域的概念、术语有深入的理解，而广义语言模型无法充分理解这些概念和术语。考虑到数据保密、私有化部署、使用成本高、专业严谨性低等诸多因素，可以判断基于广义语言模型的ChatGPT（或类似通用大模型），难以解决企业特定领域的专业级深度问题。
和远科技为企业级用户搭建LLM大语言模型平台提供解决方案，满足私有化平台部署、专业化模型训练、场景化垂直应用，基于领域海量数据训练生成专业化的AI大语言模型，实现管理、研发、制造、运维等领域的智能化应用，实现企业数据知识化、知识智能化。
LLM平台涵盖数据处理、语义解析、模型训练、智能问答、语义搜索、语音识别、内容生成、内容审查、知识图谱、OCR、API及组件服务等完整功能。
LLM大语言模型平台具备语义模型训练能力，支持私有化数据的强化训练，满足专业领域需求。泛化问题理解+精准回答，满足专业严谨性要求。基于特定知识库的生成式问答，满足特定领域需求。
LLM大语言模型平台的主要功能包括：
1. 智能问答：工程师与“AI专家” 的问答交互。实现政策法规、设计规范与说明、设备规格型号及操作说明、运行维修要求及指导手册等知识的人机交互问答。
2. 语义搜索：语义模型+搜索，升级为更接近人类理解方式的搜索方式。如基于设备维修要求或问题的理解，搜索与之相关的设备设计文件、制造文件、安装手册、备件信息等。
3. 内容生成：基于LLM模型的生成能力，按照需求格式或模版要求，自动生成文本。如LLM辅助生成工作日志、作业申请、交底卡、检测报告等，提升工作效率。
4. 文本审查：基于“语义+规则”，对各类工作报告进行规范性、合规性审查。包括对文本中的错别字、语法错误、敏感词以及基于特定要求的规范性审查。
5. 语音识别：通过语音识别算法，将语音信号转换为文本信息，在现场作业、移动应用、外部宣传等场景下，提供更加便捷、人性化的输入输出方式。
6. 知识图谱：支持特定领域的知识图谱构建，包括知识抽取、知识融合、知识推理与加工，知识图谱与LLM模型可实现协同应用，提升LLM的严谨性。
7. AI能力嵌入：支持传统IT系统(如质量/维修管理系统)的AI能力接入，实现伴随业务流程的AI赋能。如高风险作业活动自动提醒、关键作业过程的操作指引、相关工作报告辅助生成与审查、应急事件的辅助决策与支持。
五、LLM的多元应用案例
与高端制造业用户积极探索LLM应用，涵盖企业管理、研发设计、工程建造、运行维护等众多领域。
1. 企业文化：基于企业文化等相关文件，整理数据进行训练，实现基于LLM的智能问答、搜索、文本生成等，包括企业文化、公司治理制度文件等。
2. 专家系统：构建智能的专家系统，将专家知识和经验转化为可执行的决策规则和推荐策略，为决策者提供个性化的智能支持。
3. 智能设计辅助：分析大量的设计相关文献、技术资料和市场数据，辅助设计师提供创新的设计理念和方案。整合多个学科领域的知识和经验，促进跨学科的交叉融合和创新，为复杂问题的解决提供全面的视角和多元的思路。
4. 培训系统：应用于企业学习、培训，通过分析和整合各种教学资料、学科知识、专业知识库和行业报告。构建智能问答系统和推荐系统，为用户提供个性化的问题解答和知识推荐服务，实现知识的发现、共享和传承。
5. 智慧运维：基于IETM（运维交互式电子手册）系统中各类设备及系统运行维修规程，建立运维LLM模型及知识图谱库，实现运行维修过程的智能问答与推荐搜索。
6. AI移交：以AI大语言模型为载体，将移交文件及数据转化为知识并形成AI能力，实现运维对上游移交成果的智能化应用，包括语义搜索、智能问答推荐、内容生成、语音识别等。
7. 法规标准：升级改造现有的安全法规标准系统，以提高其高效性和智能性；基于LLM+知识图谱，实现对标准法规的精准语义检索、智能推荐、知识问答以及国内外标准关联展示。
8. 应急安全：法规标准、灾害案例、组织机构、应急预案、应急指令、应急资源、事件情景等行业数据打造城市灾害认知通用模型，实现应急智能问答、指令推送、AI嵌入风险管控中心、移动端应用、实体安全AI机器人等。
北京和远科技基于LLM大语言模型的自然语言理解和知识整合能力，为高端制造业用户提供数据智能化解决方案。通过技术创新和服务升级，助力制造业用户实现产业升级和持续发展，共同推动前沿技术在制造业中的应用，助力用户实现数字化转型和智能化升级。
