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中关村科金得助智能-小得
某交通研究院开发了铁道智能运维系统，因系统AI能力应用不足，智能化程度较低，在业务使用过程中，需要投入大量的人工对铁道运维非结构数据做数据抽取，以及人工编写铁道病害整治方案，影响用户体验。
1.交通铁道运维领域大模型训练部署
我们知道铁道智能运维系统是一个非常复杂的，为了更好的管理，交通铁道运维领域大模型训练部署就很关键了。通用大模型虽然具有广泛的知识能力，但在交通铁道运维这一专业领域，在专业和准确性上还是有差距的。因此需要对通用大模型进行针对性的交通铁道大模型训练，使其更好的理解交通铁道的专业术语和推理生成能力。
2.定制化数据抽取模板及自定义抽取模板功能开发
交通铁道在运维的过程中会产生大量的数据，这些数据类型很多，格式多样，为了更好的利用数据，需要进行定制化数据抽取模板及自定义抽取模板功能，通过这些功能，可以更方便的抽取相应的数据信息，为后面的决策提供辅助。
3.基于RAG技术的报告智能生成
我们知道在交通铁道在运维的过程中会面临很多道路损坏、自然灾害等，在铁道病害整治过程中，能够快速准确的生成病害处置报告就很重要了。在没有智能化技术之前，需要向经验丰富的工程师咨询处理方案，时效性及便捷性较差。
1.大模型领域化训练
对通用大模型做交通铁道运维领域化大模型训练，使大模型对交通铁道相关术语、文献有很好的理解、推理和生成能力。
2.应用场景开发
2.1交通铁道运维非结构化数据智能抽取
交通铁道工务信息的语义分析、数据抽取，分析数据包含施工信息月计划、日计划、作业记录、线桥隧的病害信息。信息通过接口给大模型传输员工录入的信息，大模型通过Prompt训练的实体识别、阅读理解、关系抽取能力，将其中的关键信息按结构化的数据输出，并通过接口返回给系统。这种方式可以说是提高了数据抽取的效率和准确性，减少了人工干预。
交通铁道领域大模型训练：运维非结构化数据智能抽取
2.2铁道设备病害整治方案智能生成
在员工发现线桥隧病害信息时，开始获取初步处理方案。大模型技术将线桥隧常见病害及处理方案、过往维修方案及相关病害处理的论文、报告等数据内容，训练大模型，使大模型具备铁道病害处理的专业知识理解、推理能力，并通过RAG技术，外挂用户专业的病害维修文档，作为病害处置报告最终实现通过病害情况提问的方式，返回指定模板的病害处理初步方案，便于员工开展病害处理工作。
同时采用了Agent智能体开发方案，实现通过交互训练使大模型自学习的功能。随着病害处置报告随着病害处理技术、维修工艺的不断进步，同时工作人员的不断输入，大模型具备根据实际情况做出调整和优化的能力，保障方案的时效性和准确性。
3.系统集成，实现大模型赋能
中关村科金得助智能的模型训练平台将大模型能力赋能交通铁道智能运维平台，并将开发的应用与现有系统进行集成。通过这种方式，实现了系统的智能化全面提升，从而提高了系统的整体运行效率和使用体验。
通过大模型赋能某交通研究院现有的铁道智能运维系统，取得了显著的成效。系统的智能化程度得到了大幅提升，最终客户的使用体验和系统附加值也得到了明显提高。
在非结构化数据抽取方面，效率提升了80%以上，抽取准确率达到了90%，减少了人工抽取数据的工作量和错误率。
在铁道设备病害整治方案报告生成方面，效率大幅提升70%以上，同时通过Agent智能体方案，实现了生成能力的自学习自助迭代能力，让生成报告的内容始终保持进步。
