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打造水利垂类大模型+知识库:告别信息孤岛,如何用大模型“唤醒”沉睡数十年的知识宝藏?

成功案例

2025-11-10 17:03:33

作者:yixue

阅读量:52

文章目录

文章摘要:本文将剖析某水利研究院利用得助智能大模型平台实现智能系统升级案例,看某水利研究院在得助智能帮助下如何打造垂类大模型+知识库,在数据庞大的情况下,结合大模型总结归纳知识库,实现错误检测准确率90%以上。

每个人深耕数年水利行业深有体感,每个水利研究院有一座“知识金山”——数十年的勘察资料、技术报告、工程方案等核心资源,可能随便找一份资料就可能藏着解决研究问题的关键线索。这些资源大部分被锁在“信息茧房”里,可能是加载在专业软件里,也许是存储在OA系统中,还有可能档案服务器以PDF扫描件形式压在角落,所以当研究人员想找一份十年前的技术规范,必须打开十几个标签页来回切换,耗时耗力,不定找出合适的。本文将剖析某水利研究院利用得助智能大模型平台实现智能系统升级案例,看某水利研究院在得助智能帮助下如何打造垂类大模型+知识库,在数据庞大的情况下,结合大模型总结归纳知识库,实现错误检测准确率90%以上。

一、困局:某水利研究院复杂的知识管理

某水利研究院的知识管理现状,代表着大部分水利行业:

1.管理文档标准化不足

每个团队在不同时期的技术文档,存在很多问题:术语使用、格式规范上都有很大差异性。也许不同文档中同一概念可能有多种表达方式,在知识检索和复查方面上给水利科研人员带来了极大困难。

2.错杂的数据资源

例如平时在专业软件的项目数据,OA系统里的行政文件,档案服务器以PDF形式存放的历史资料,实验数据则分散在各个团队的电脑中。当研究人员急需要找到一个完整的技术项目资料,需要在多个系统来回切换,消耗大量人力资源。

3.连接不上的历史档案

某水利研究院管理系统存在早期各式各样的电子文档格式,从早期的WPS到不同版本的Word,还有海量的PDF扫描件。这些文件档案虽然完成了数字化储存,但并没有达到“智能化”的程度。正如一位资深的研究院说:“我虽然知道资料在那里,但是温就是找不到、用不上,没有办法”,导致“知道资料存在,却无法高效检索复用”的尴尬局面。

4.大量人工劳动与创新研究瓶颈

由于某水利研究院知识库缺乏有效的知识检索功能,通常不同团队在不知情的情况下开展相似度很高的研究,重复研究耗材耗力。据研究初步统计,研究院科研约有30%投入陷入重复已有的研究成果。

二、破局:用得助智能大模型打通知识脉络

面对某水利研究院长期存在的痛点,某水利研究院选择了与得助智能大模型平台合作,目标是构建一个真正懂水利行业的智能助手。

这个转型过程是分阶段实施的:

1.构建智能问答系统

某水利研究院系统基于三类知识库(技术标准库、业务知识库、历史档案库)和大模型能力,搭建了自然语言交互系统,能够快捷获取精准专业的领域知识,并提供可靠的知识溯源。如今,研究人员可以在知识库提问:“帮我找一下去年所有的水库安全检测报告”,该系统不仅能快速理解意图,还能提供准确答案并注数据来源。

2.实施智能分析平台

在水利自我管理系统建立了统一的数据查询入口,无论是项目进度、人力配置,还是研究成果情况,都可以随时进行查询。大模型平台还提供了多种类型图表展示,让数据分析人员及时掌握项目进展情况。

3.完成智能检索与创作

系统集聚了语义检索和全文检索双模式,解决了研究人员“找资料难”的问题。并搭建了水利写作模板市场,集成大纲管理、章节写作扩写、文案润色等核心能力,全流程支持洪评报告等专业领域写作。

三、实战:结合得助智能大模型平台五大智能场景

1.智能问答——懂业务的专业顾问

大模型平台系统可以基于技术标准库、业务知识库和历史档案库三大知识体系,整合院内约60万份文档知识,实现统一管理,夯实大模型知识应用的专业性和可信基础,研究人员能够随时通过自然语言进行提问。例如:“请帮我找出近五年所有涉及防洪评价的项目,并总结其关键技术指标。”系统不仅会给出答案,还会提供详细的知识溯源,让每个结论都有据可查。

2.智能分析——随叫随到的数据参谋

得助智能大模型可以帮助某水利研究院系统结合随问随答查找项目、人力、合同、用车相关数据,并搭配多类型图表,为数据分析人员提供可视化的智能参谋在项目决策会上,项目负责人可以在其直接提问:“第三季度各项目组的人力投入情况如何?”系统实时生成数据可视化图表,清晰展示项目决策中的资源分配、进度管控等核心需求,让管理决策更加科学高效,让其准确率达到85%。

3.智能检索——精准的知识定位器

精准定位文档特定时间、作者、主题的资料,破解“找资料难”的核心痛点。无论是研究人员想找“2022年某流域综合治理的技术标准”,还是“李工在2022年写的关于水库调度算法的论文”,系统都能够快速定位,精准匹配。系统中语义检索可以理解使用者意图,全文检索文档确保查全补漏,两者相结合可以实现真正的精准查找。

4.智能写作——专业的文书助手

当相结合的智能系统写作模板市场上线后,测评报告专业模板是研究人员最受欢迎的。研究人员只需要输入专业基础参数,符合规范的报告框架就可以快速智能生成,同时还能根据专业需求进行章节扩写和文案润色。一位长期需要撰写技术报告的工程师表示:“现在写报告的时间缩短了一半,质量也提高了。”

5.智能审校——严格的质量把关员

大模型智能检查系统快速识别错别字、符号错误、语法问题,还能检测专业名词使用是否规范、内容逻辑是否一致。它可以快速培养新人进行规范专业写作,帮助他们精准提升文档质量,术语冲突错误检测准确率达到94%,逻辑冲突错误检测准确率更是达到100%。

四、成效:从效率提升到模式创新

1.工作模式的根本转变

某水利研究院研究人员每次花费大量时间在资料搜集和整理上,转向深度思考和创新研究的工作需求。这种工作模式转变不仅提升了工作效率,更提高了研究成果的质量。

2.知识传承的系统化

得助智能大模型系统融入老专家的经验和方法将内容进行存储,使得新一代的研究人员可以传承宝贵的专业知识和经验,一定程度上缓解了人才断层带来的挑战。

3.质量控制的标准化

智能审校系统能够确保所有文档都符合统一的专业标准,明显提升了研究院对外输出的技术文档质量。

五、启示:传统科研机构的智能化之路

某水利研究院的实践表明,传统的水利科研机构可以通过掌握先进技术,释放出沉淀多年的知识价值,进行实时的更新迭代。

在这个过程中,有几点经验值得分享:

1.循序渐进是关键

可以从最简单的问答功能开始,让员工逐步体验智能化的便利,再逐步推广到更复杂的应用场景。大模型平台智能问答让研究人员获取知识更为便捷,智能分析让项目决策人决策更科学,智能写作让写作更简单、创作更高效,智能审校让每次项目质量更可控——这不仅是技术的胜利,更是对水利人数十年积累和智慧的最好回报。

2.业务契合是核心

得助智能大模型平台每个智能功能都是紧扣某水利研究院实际业务需求,运用大模型能力将分散的知识转化为可驱动的智慧资源,并赋能业务提质增效,解决具体问题,获得团队成员的认可。

3.持续优化是保障

大模型系统需要在使用过程中不断训练和优化,才能越来越懂业务,越来越智能。而某水利研究院大模型落地实践的场景,大模型渗透智能服务全生命周期。

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