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国双知识智能融合RAG，助力制造企业核心生产场景的智能化落地（上篇）

国双Gridsum 2024-07-18
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“是否有关键物料影响今日生产？”
“没库存的料预计什么时间到，供应商都是谁？”
“还有哪些关键物料存在风险，满足哪些生产需求，预计哪天缺料？”
——某大型制造企业生产管理团队日常面对大量物料与生产进展的动态变化，催生出大量对常规任务处理效率提升的细分场景与需求，同时亟需更高效的技术方案来实现库存与生产计划的有效协同匹配。

近期，国双产品专家团队在持续深耕客户业务场景中，以国双数据底座深度融合RAG，再一次在大型制造企业的关键生产场景中实现了智能化应用落地的新进展。众所周知，生产物料管理是企业内物资流转的重要枢纽，有资料表明，生产制造企业存货资金平均能占用到流动资产总额的40%-50%之多，其周转效率的提升无疑会生产企业的顺畅运作、竞争力提升起到至关重要的作用。

此次，在生产运营全生命周期数据“统、通、融”的基础上，建立以数据驱动的生产管理，进而快速整合优势技术集、构建起高效灵活的智能化应用不仅可助推业务智能化创新的纵深发展，更为LLM在传统产业核心场景中融合落地提供新的路径。

过往实践证明，融合技术方案的采纳可有效助推制造企业在生产管理过程中的降本增效，在解决生产物料的及时供应和使用、避免生产中断延迟、精准优化库存水平减少物料过期、过量的浪费等环节上发挥效用，可显著提升生产库存及物料管理的效率和水平。    

知识图谱是严肃专业领域智能落地的必备之选

知识图谱又称为“语义网络”，是一种表示现实世界实体的结构，例如对象、事件、情况或概念。它有助于展示世界不断变化的表征，将实体和关系连接起来，形成一个复杂的信息网络。由于这些信息通常存储在图数据库中，并以图形结构可视化，因此称为知识"图谱"。

知识图谱不仅是数据的相似度匹配，更有助于快速检索到事实信息，并通过实体之间的关系展现去实现更深入地理解其中隐藏的关系和见解。以国双在产业智能化转型深耕多年的经验来看，在以制造业为代表的严肃、专业、复杂产业领域，知识图谱技术在场景智能化落地中始终充当着中坚角色。经国双产品团队的反复测试与验证，知识图谱作为高度结构化的知识模型，其真实性和可靠性可有效提升LLM大模型的解释推理能力，进而助力实现更加智能、精准和可靠的业务领域智能化应用。

回溯自23年初，国双产品团队即积极引入国产LLM，快速迭代并丰富了自研知识智能平台产品能力，快速推出“大语言模型和知识图谱融合技术方案”，在油气、航空等产业形成可靠应用，在将生成式人工智能落地于业务场景的融合中获取了成果突破。  
 

而在此次最新的技术方案中，国双产品专家们再一次的实现了先进技术融合，以丰富、专业的垂类知识图谱为LLM提供了更多维度信息的、结构化的、与上下文相关的可靠数据来源，有效提升复杂问题的查询及推理，并以全新的交互查询方式，令大型制造企业在生产物料管理场景下的工作处理获得了明确的质效提升。

由于篇幅所限，下篇我们将深入介绍国双知识智能平台如何融合RAG技术，在大型制造企业生产物料管理场景内的技术落地路径，敬请关注。



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