Overview
服务概述
- ✓ RAG + 实时数据工具调用,让大模型回答有数据、有出处的问题
- ✓ 自然语言查数、异常诊断初判、班组报告自动生成三大典型场景
- ✓ 支持私有化部署,数据不出厂,知识库随企业积累持续进化
通用大模型不懂您的罐区和产线,直接“接上”生产数据只会得到一本正经的错误答案。实时数据智能体构建服务的核心,是把大模型能力与企业实时数据、工艺知识深度绑定:通过 RAG 检索增强,把工艺说明、设备台账、操作规程与历史案例注入智能体的知识库;通过工具调用(Tools/Function Calling)与数据接口对接,让智能体能实时查询点位数值、历史趋势与报警记录,回答“三号罐现在多少液位”“昨晚计量误差为什么偏大”这类问题;再结合智能告警规则,实现异常自动诊断初判与班组日报自动生成。我们采用私有化部署方案,数据不出厂,模型与知识库随企业积累持续进化。
Capabilities
服务能力
01
知识注入:工艺说明、设备台账、操作规程与历史案例通过 RAG 注入知识库
02
实时查数:基于工具调用对接实时/历史数据库,自然语言直接查询点位与趋势
03
智能诊断:结合报警规则与工艺逻辑,输出异常原因初判与处置建议
04
报告生成:班组日报、交接班记录、巡检摘要自动生成,减少重复文书工作
05
私有部署:模型、向量库与数据接口全部部署在客户环境,保障数据安全
Process
服务流程
01
场景定义
梳理高频问答、诊断与报告场景,定义智能体能力边界。
02
知识与数据接入
整理工艺知识库,对接实时与历史数据接口。
03
智能体开发
完成提示词工程、工具编排与知识库调优,内测验证。
04
上线运营
部署到客户环境,收集使用反馈持续迭代优化。
Deliverables
交付物
- ✓ 智能体场景与能力设计说明
- ✓ 私有化部署的智能体系统
- ✓ 工艺知识库与数据接口文档
- ✓ 使用培训与迭代运营方案
Applications
典型应用场景
- ▸ 站库/厂区调度与运维的自然语言智能助手
- ▸ 报警驱动的异常诊断初判与处置建议
- ▸ 班组日报、交接班记录的自动生成
Apply
实时数据智能体构建 - 申请
提交您的服务需求,浦仪服务团队会在 1 个工作日内与您联系,沟通服务范围、时间与报价。
- ✓原厂工程师团队主导
- ✓清晰的服务范围、流程与交付物
- ✓分阶段实施,支持检修窗口与私有化部署