项目背景
某大型央国企积极推动新一代人工智能技术融入全局工作，以促进卓越运营、提质增效，助力产业升级和高质量发展为首要目标。但在大模型实际落地过程中，面临数据质量差、不同大模型能力差异大、落地场景复杂等诸多挑战，阻碍了大模型应用的推进。
具体需求与核心目标为：解决数据转知识难、大模型与应用场景连接不畅、通用平台支撑不足等问题；规避直接微调大模型存在的算力要求高、结果不可解释、落地周期长、效果不稳定等弊端，依托data centric技术路线，构建知识引擎与大模型双轮驱动的支撑平台，助力大模型落地最后一公里，支撑多个高价值业务场景落地。
解决方案
与枫清科技（Fabarta）深度合作，采用“一体两翼”产品矩阵，构建大模型应用支撑层，助力多场景落地，具体如下：
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打造核心支撑平台 构建知识引擎与大模型双轮驱动的智能体支撑平台，包含知识引擎、智能体引擎关键组件，共创业务领域应用支撑中心，实现灵活自主可控的核心服务。
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“一体”支撑 搭建面向AI的数据基础设施，管理数据、算力及模型运行时，融合图与向量计算的多模态智能引擎，实现模型长效记忆与逻辑推理能力优化。
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“两翼”赋能 数据翼通过数据编织中台，将多模态数据转化为知识并存储；智能翼通过企业知识中台，融合锦书知识与大模型泛化知识，采用GraphRAG等技术减少幻觉、提升可解释性，支持知识持续运营。
效果与价值
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技术创新 采用“一体两翼”产品矩阵与data centric技术路线，构建多模态智能引擎与统一语义层，融合GraphRAG优化技术，解决大模型落地核心痛点，技术具备先进性与创新性。
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业务成果 支撑多个高价值场景落地，已在AI科技情报领域验证，可实现论文、专利等信息的总结、问答、翻译及科技情报图谱构建；供应链场景中，可通过自然语言查询运营数据、生成图表，提升响应效率。
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客户收益 构建统一支撑平台，节省落地成本、减少工作量；提升文档问答、智能问数效果，适配不同文件类型与大模型；解放人工工作量，提升办公、科研等效率，降低科研相关人力成本，强化数据取用准确率。
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成果可复制性 平台具备灵活适配性，可支撑多个业务场景，技术与架构可复制推广至央国企其他业务领域，为同类企业大模型落地提供可参考的实践范式。