背景：AI 工業(yè)化浪潮下的知識管理困局

2025年，某全球領(lǐng)先的工業(yè)設(shè)備集團（以下簡稱“客戶”）在擁抱 AI 大模型的過程中遇到一些棘手的落地挑戰(zhàn),，包括：

知識碎片化：設(shè)備手冊、維修記錄,、材料報告分散在 15+ 個孤島系統(tǒng),，工程師需跨平臺檢索耗時嚴重，DeepSeek 等大模型無法直接訪問和利用這些關(guān)鍵數(shù)據(jù),；

大模型“幻覺”問題顯著：由于缺乏對私域知識的校驗機制,，通義千問、DeepSeek 等大模型的回答經(jīng)常出現(xiàn)猜測性內(nèi)容,，無法滿足工業(yè)場景對精準性和可靠性的高要求,；

推理黑箱化：傳統(tǒng) AI 工具無法解釋“為何推薦該解決方案”，影響工程師信任度,。

客戶急需構(gòu)建可解釋、可沉淀,、可進化的知識中樞,，能夠?qū)?DeepSeek 與其私域數(shù)據(jù)無縫連接，并解決大模型的“幻覺”問題,，實現(xiàn)故障排查從“人工經(jīng)驗”到“智能推演”的跨越,。

解決方案：基于悅數(shù) Graph RAG 構(gòu)建「工業(yè)知識排障問答系統(tǒng)」

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，客戶基于悅數(shù) Graph RAG 的核心能力——Fusion Graph RAG 技術(shù),，打造了「基于圖和多級智能體的動態(tài)排障知識問答系統(tǒng)」,。以下是該方案的核心亮點：

混合增強檢索,，讓工程師快速找到答案

悅數(shù) Graph RAG 通過以下三引擎協(xié)同工作,，幫助客戶顯著提升了知識檢索的全面性和準確性：

圖增強搜索：利用知識圖譜關(guān)聯(lián)設(shè)備故障與零件、歷史工單等信息,，快速定位問題根源,；

向量檢索：支持非標手冊語義匹配，精準召回相關(guān)文檔段落,； BM25 關(guān)鍵詞定位：針對標準文檔,，提供高精度的關(guān)鍵詞召回能力,。 此外，平臺還支持多模態(tài)融合 ,，能夠聯(lián)合索引 PDF 圖紙,、JPG 電路圖、Excel 參數(shù)表等多種格式文件,，確保所有關(guān)鍵信息均可被高效利用,。

動態(tài)推理工作臺,，讓 DeepSeek 決策更透明、更可信

傳統(tǒng) AI 工具的“黑箱”式推理常讓工程師對其推薦結(jié)果產(chǎn)生懷疑,。而悅數(shù) Graph RAG 的動態(tài)推理工作臺為客戶帶來了全新的體驗：

大模型協(xié)作：使用通義千問生成自然語言報告,，便于工程師快速理解問題；部署 DeepSeek-R1 進行多步驟邏輯推演,，確保推理過程嚴謹可靠,。 決策可視化：實時展示答案生成路徑，如“關(guān)聯(lián)圖譜節(jié)點→參考文檔段落→邏輯推導(dǎo)鏈”,，讓工程師對 AI 的推理過程一目了然,。

工業(yè)級安全底座,，保障敏感數(shù)據(jù)零外泄

悅數(shù) Graph RAG 為企業(yè)提供工業(yè)級安全底座 ,，徹底解決客戶對敏感數(shù)據(jù)泄露的擔憂：

本地化知識蒸餾：所有數(shù)據(jù)均在客戶本地處理；敏感數(shù)據(jù)經(jīng)圖譜化處理后脫敏上鏈,，支持字段級權(quán)限管控,；

離線彈性擴展：基于 GPU 集群的彈性架構(gòu)，支持后續(xù)擴展至 PB 級知識管理需求,，滿足企業(yè)長期發(fā)展需要,。

技術(shù)成果

通過悅數(shù) Graph RAG，客戶不僅解決了知識碎片化和大模型幻覺的問題,，還大幅提升了故障排查效率和決策透明度,。以下是客戶從中獲得的核心價值。

效率躍升：重型機械故障平均排查時間從 8 小時降至 18 分鐘,，新人培訓(xùn)周期壓縮至 2 周,；

知識沉淀：沉淀 23 類設(shè)備、7000+ 故障場景的推理邏輯,，形成企業(yè)數(shù)字資產(chǎn),；

行業(yè)認可：入選《2024中國"大模型+知識管理"最佳實踐案例15強》，成為工業(yè) AI 標桿。

為什么選擇悅數(shù) Graph RAG,？

垂直領(lǐng)域穿透力圖譜技術(shù)賦能千億級關(guān)聯(lián)關(guān)系實時穿透，破解「手冊有答案卻找不到」痛點

推理可解釋性可視化決策鏈+邏輯定制 prompt 工程,，讓 AI 從「黑箱」變「透明顧問」

企業(yè)級可控性私有化部署,、模型自由替換、權(quán)限精確到字段級,、數(shù)據(jù)安全零外泄