背景与挑战
大型央国企致力于推动人工智能深度应用，以实现卓越运营、提质增效及产业升级。落地中面临数据质量差、大模型能力不均、场景复杂等问题，亟需构建支撑层打通大模型与应用场景的最后一公里。
核心解决方案
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构建“一体两翼”产品矩阵，打造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、智能体引擎等核心组件，支撑多业务场景落地。
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搭建AI数据基础设施，融合图与向量计算的多模态智能引擎，实现模型推理长效记忆与逻辑推理能力优化，夯实应用支撑底层基础。
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部署数据翼数据编织中台，通过元数据与多模态数据知识化，解析数据关联并存储，实现数据与大模型泛化知识的转化融合。
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搭建智能翼企业知识中台，融合知识与大模型泛化知识，支持GraphRAG等技术，减少模型幻觉、提升落地可解释性与场景应用效果。
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打造统一语义层与灵活可插拔解析器，适配不同文件类型与大模型，支持知识持续运营，降低大模型落地成本，支撑多场景高效落地。
典型应用实践
背景
大型央国企以人工智能深度应用为核心目标，推动技术融入全局工作以实现产业升级，但受数据、模型、场景等多重因素制约，大模型落地困难，亟需专业支撑层破解痛点、支撑多高价值场景落地。
挑战
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数据质量不佳且难以转化：企业多模态数据质量参差不齐，缺乏有效手段将数据转化为可用知识，无法为大模型应用提供可靠数据支撑。
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大模型应用落地受阻：不同大模型能力差异大，直接微调存在算力要求高、结果不可解释、落地周期长、效果不稳定等问题。
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缺乏场景连接支撑层：缺少连接大模型与业务场景的支撑载体，难以打通大模型落地最后一公里，无法高效支撑多场景同步落地。
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场景复杂且落地成本高：企业业务场景复杂多样，缺乏通用平台能力支撑多场景协同落地，导致大模型落地成本高、效率低。
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模型应用效果难保障：大模型应用易出现幻觉，落地可解释性差，且缺乏知识持续运营机制，难以持续提升不同场景的应用效果。
落地方案
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构建“一体两翼”支撑平台：联合打造知识引擎与大模型双轮驱动的智能体支撑平台，整合核心组件，形成灵活自主可控的服务矩阵，支撑多高价值场景落地。
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夯实AI基础设施底座：搭建融合图与向量计算的多模态智能引擎，实现模型推理长效记忆与逻辑优化，从基础层面保障AI应用就绪，支撑多场景稳定运行。
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实现数据向知识转化：通过数据翼数据编织中台，完成元数据与多模态数据知识化处理，解析数据关联并存储，实现数据与大模型泛化知识的融合复用。
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优化大模型应用效果：依托智能翼企业知识中台，融合专业知识与大模型泛化知识，应用GraphRAG等技术，减少模型幻觉，提升落地可解释性与场景适配性。
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降低落地成本与门槛：打造统一语义层与可插拔解析器，适配不同文件类型和大模型，支持知识持续运营，通过统一平台支撑多场景落地，大幅降低落地成本。
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赋能多场景价值落地：将支撑平台应用于科技情报、供应链运营等场景，实现情报处理、数据查询、报告生成等智能化，提升业务效率与价值创造能力。
