AI知识库：电力行业智能转型的新底座

AI知识库：电力行业智能转型的新底座CONTENTS技术引擎：成本归零，引爆应用创新技术引擎：成本归零，引爆应用创新政策推力：国策所向，加速产业落地入实施“人工智能+”行动的意见》电力行业「人工智能+」转型的挑战：三大挑战阻碍电力企业全面数智升级应用层面：从点到面规模化应用的阻碍安全层面：智能化衍生的新型风险矩阵360AI企业知识库：连接沉睡的数据孤岛，通往智能应用的未来汇聚电力企业全域数据，打造统一AI工作空间通过智能体提升知识质量通过智能体提升知识质量支撑高质量AI应用智能场景数据智能场景数据KnowledgeForAgents全流程AI安全（数据安全、模型安全、应用安全）360AI企业知识库：企业级智能体应用知识中枢，专为企业打造的AI基础设施荷源预测：AI辅助预测运行控制：AI辅助智能调控智能运检：AI辅助设备诊断数字运营：AI辅助智慧决策工作流编排上下文工程多智能体协同工作流编排上下文工程多智能体协同提示词工程AI企业AI企业识库知识问答MCP指标问答MCPAI文档生成MCPAI阅读MCP关键信息提MCPAI摘要MCP多模态知识解析多模态数据开发与融合AgenticRAG指标建模信息抽取AgenticRAG指标建模信息抽取图谱建模版式分析ASR/TTS图像解析视频解析OCR外部数据网站外部数据网站、信息门户、社交媒体、行业资讯…文本、图片、文本、图片、音频、视频…CRM、数据库、ERP、资金流水…大模型大模型360AI企业知识库差异化产品特点①全域知识捕获能力③领先的⑤内置企业级敏捷Agent平台+丰富的知识类技能+知识类智能体市场②领先的AI多模态知识库&知识解析技术），④可为Agent提供超强⑥全方位知识安全，为企业知识安全保驾护航AI企业知识库特点1：全域知识捕获，自动采集企业内外分散的各种知识文件传输协议文件传输协议本地知识本地知识业务系统业务系统APIAPI互联网知识互联网知识JDBC/ODBC其他JDBC/ODBC其他AI企业知识库特点2：领先的多模态RAG&知识解析技术，让AI精准理解知识向量库★智能标签智能摘要问答对提取检索召回全场景的RAG综合召回解决方案★问题分析意图识别反问/追问问题改写多路召语义检索全文检索回向量库★智能标签智能摘要问答对提取检索召回全场景的RAG综合召回解决方案★问题分析意图识别反问/追问问题改写多路召语义检索全文检索回图谱检索混合检索智能推理Rerank多轮校验上下文增强知识问答二次创作分析推理总结摘要分段&嵌入基于文档结构的多级语义切分基于场景精调的★Embedding模型多模态数据格式支持，累计支持达29种格式★AI企业知识库特点2：领先的多模态RAG&知识解析技术，让AI精准理解知识识别示例识别示例表格解析流程表格解析流程表格、缺陷表格，支持输入任意图片AI企业知识库特点2：领先的多模态RAG&知识解析技术，让AI精准理解知识AI企业知识库特点3：基于Agent重构传统RAG，打造领先的AgenticRAG技术以Agent重构传统RAG，提升企业级复杂场景AI问答效果及准确率，比如：如跨境电商运营复盘、飞机维修等场景引入智能体（Agent）的动态规划能力，支持长链多跳、证据整合推理（如设备故障排查需5步以上操作非静态单轮问答；引入数据技能（Text2SQL打通结构化库表（如ERP数据）与非结构化文档（如维修手册解决传统RAG孤岛问题；传统RAG“找片段”，GraphRAG“连关系”，360AgenticRAG“动态推理出结果”）：）：）：AI企业知识库特点4：可为Agent提供超强“上下文与记忆”MCP服务具有良好的生态兼容性，可兼容包括但不局限于：SEAF、HiAgent、Dify等，实现“一次接入，全域记忆”；具备分布式PB级“上下文与长期记忆”数据存储/毫秒级混合检索能力，支持记忆瘦身/防漂移/记忆共享，性能优越、可靠性强；可为Agent提供更全面的多维度上下文与记忆，是构建稳定/个性化/连续性Agent体验的基石多维度“上下文与记忆”开放MCP服务上下文压缩&记忆瘦身知识冲突检测权重标签防漂移长期记忆共享池个人上下文召回混合检索优化AI企业知识库特点5：AI知识库与智能体统一，实现更敏捷、更安全搭建智能体打造“懂企业、能干活”的智能体智能体配置流程编排AI企业知识库特点6：全方位安全管控，守护企业知识资产全生命周期知识流转知识流转知识应用知识下架知识下架知识存储答案源头权限校验和输入输出内容管控答案源头权限校验和输入输出内容管控知识驱动AI：高质量数据与Know-How知识库是Agent成功的关键电力企业独有的高质量数据与Know-how，是通用AI模型进化为“行业专家”的关键燃料，是将企业智慧沉淀为不可复制竞争优势的核心资产。通用智能体运行控制智能体设备维修智能体商情分析智能体通用智能体运行控制智能体·私有数据私有数据行业知识高质量知识库高质量知识库Know-how构建行业专属大模型场景一：人工智能时代下的电力设备的检修与运维随着新型电力系统数智化转型的加快，以人工经验为主导的设备检修与运维计划难以满足新型电力系统的安全性与高效性要求;各类电力设备在规划计划、采购建设、运行维护、退役处置等生命周期内积累了大量的多源异构数据，这些数据闲置在各系统中，未能加以有效应用。场景一：电力设备维修，AI知识库为智能体能力的持续迭代提供支撑IT管理员知识库用户电电企知识库用户信息导维修智能体维修智能体示例场景：电力设备维修场景下智能体与企业知识库的”协作“场景二：供应链商情分析报告智能生成需求背景：新能源行业的快速发展也带来了供应链管理的复杂性。供应链的每一个环节都面临着价格波动、供应不稳定、技术更新快等挑战。在此背景下，供应链商情分析技术的研究与应用显得尤为重要。材料价格波动业成本控制难度增加02供应不稳定 性可能导致供应链中断03技术更新快04市场竞争加剧要通过优化供应链管理场景二：供应链商情分析报告智能生成解决方案：基于供应链商情分析技术研究与应用的工作开展，有两条主线，一是数据全过程，以GIS产品为例，包括供应链商情分析报告场景设计，从语料收集数据源定位，数据处理，知识库投喂，基于大模型数据分析、数据挖掘、模型调优过程设计，智能问答后输出报告格式标准设计。二是智能问答，以GIS产品智能问答为示例，结合Deepseek深度思考及推理特点，包括提示词设计，提示词优化，报告生成或推理结果输出。 语料数据收集：语料数据收集：l对应提示词，语料数据收集来源枚举、数据源描述、数据类型是否需要收费等l数据源定位准确构建AI知识库：l知识库引擎lRAG技术应用l知识加工处理l知识分类组织l数据分析/数据挖掘场景设计：