1 9 · 上 海 站 技术架构 采集 决策 处理 agent jdos api zabbix api 通知 自动处理 人工处理 规则管理 规则匹配 回溯分析 预设规则 知识库 深度学习 决策树 异常反馈 …… 分析 使用率统计 预处理 过滤 实时告警 阈值判断 历史数据 业务分析 根因分析 趋势分析 故障预测 数据挖掘 大数据分析 dbs api 历史查询 日志分析 历史查询 历史查询 查询服务 历史查询 历史查询 配置接口 历史查询 历史查询 趋势分析 consumer consumer 可水平扩展的consumer cluster 知识库 监控数据 告警分析 Trap reciever 通知模块 consumer 底层监控架构 短信 mail callback logstash agent logstash agent P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 智能知识库  与工单系统联动，自动收录咨询的问题及解决方案 同步日常咨询的运维问题作为基础数据，解决了知识库的数据来源问题  基于火眼监控平台积累的监控故障数据并进行机器学习分析 大量有价值的监控及告警数据可以作为机器学习分析的数据样本，以此保证知识库平台 自动更新迭代，避免可人工维护费时费力且数据容易过时的问题 

网络多模态信息的智简传输提供了全新的技术路径。 因此，本白皮书聚焦 6G 智简信息传输及使能技术，旨在构建适用于语义通 信的新型传输理论框架，设计端到端的自适应多模态语义通信系统，并研发动态 匹配与更新的语义知识库技术，为语义通信网络的高效和可靠运行提供理论和模 型基础，进而构建多模态业务适配的智简信息传输保障使能技术体系，支撑智简 传输系统未来可能的工程落地。 4.1.2 面向点云的语义通信系统（PCSC）................... 19 4.1.3 基于模分多址的视频语义通信系统（MDVSC）.......... 21 4.2 语义知识库动态匹配与更新 ................................. 22 5. 智简信息传输使能技术....................................... 因此，本白皮书聚焦 6G 智简信息传输及使能技术，旨在构建适用于语义通 信的新型传输理论框架，设计端到端的自适应多模态语义通信系统，并研发动态 匹配与更新的语义知识库技术，为语义通信网络的高效和可靠运行提供理论和模 型基础；进而，研究更适合捕捉数据流特征的人工智能技术，实现多模态业务流 的特征识别，为智简传输的精准保障提供前提；研究业务数据流的差异化服务质

化管理，提升服务响应速度 AI助力服务人员精准识别客户需求，加快问题 处理速度，提高客户满意度 人工接待、处理客户问题， 服务成本居高不下 问题处理不及时不精准影响 客户满意度 质检、知识库维护等服务 运营工作耗时耗力 客服Agent AI能力覆盖客户服务全流程，降低企业服务成本，提 升客户满意度 智能客服机器人 充分利用大模型的多轮对话能力 及复杂逻辑推理能力，对于客户 有 96,000 多名员工的动力管理公司，在超过 175 个国家和地区开 展业务。 关于伊顿： 业务管理面临的挑战： 机器人自动解析文档生成答 案回复客户，省去人工整理 知识库环节，降低知识库维 护成本。 知识库智能维护 整合微信、官网等多服务渠 道至统一平台，客服单平台 处理全渠道咨询，无需切换 系统； 统一客服渠道提效 智能机器人7x24小时无缝服 务，精准解答高频问题，复 杂问题自动创建工单，提升 及时，影响客户体验。 线上咨询量大，依赖人工回复一方面人力成本较高，另一方面客户等待时间长、体验不佳； 知识库迭代难 成本高 多平台切换服务 效率低 海量咨询难应对 实现价值： 实现知识库高效、低成本智能迭代: 机器人大幅降低人工整理和维护知识库的成本与难度， 确保知识库内容随产品参数更新及时、准确； 优化人力配置与客户体验： 智能机器人减少人工咨询量、降低人力成本，减少客

状态监测 健康评估 异常监测 故障预测 故障诊断 维修决策 图形 1 解决方案 解决思路 将数据和知识库进行深入融合，构建 AI 模型库： 如整合设备传感器数据与知识库中的故障案例，预测 剩余使用寿命（如“轴承预计 48 小时内需更换”）。  对海量数据进行 全面深度分析；  精准预测。 AI 模型库的构建 AI + 平台（手机 / 网页）展示界面 AI+ 在工业的应用——产品 知识经验库 AI+ 工艺优化 AI+ 质量 AI+ 设备 智能体  构建包含传感器数据、机理模型 和专家知识的三维知识库；  避免经验流失；  加速新员工培养与标准化落地；  动态检索，保证信息时效性。  跨系统的数据整合；  实时监测；  精准识别隐性异常 和波动预警。 挖掘最优的参数组合 AI 实 时 监 测 和 预 警 具 体 应 用 设备台账 设备运维 备品备件 管理 设备状态 检测分析 智能异常诊断 趋势分析预警 AI 知识库 智能设备维修 智能点检保养 关键部件预测性维护 基于 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 AI+ 设备管理（预测性维护）——产品矩阵 无线检测分析系列 测试测量系列

04 PM 工单管理 +SOP 标准流 设备事维码 智能支持 家支持 与家团队 / 设备维修知识库 设备信息管理 设备事维码生成 定期自劢派发 成本分析 循环迭代，丌断优化 导入 HRP ■ 预防式 保养计划 设备台账 人员分析 有效维修都案 转入知识库 遇故障 转维修 设备分析 数据更新 消控中心多屏监控 消控中心多屏监控，给本地维护提供了便利，减轻 维保公司驻 场人员 协 作 总经理 运营总监 运维班组 用户 运维管理 巡检管理 保养管理 维修管理 设备信息管理 报警管理 排班管理 工单查询 办公管理 知识库管理 工作日报 技术支持 智慧分析 能效分析 设备质量分析 运维效率分析 人员绩效分析 能效管理 能耗计量 能耗查询 能耗报表 计费管理 能耗分析 园区智慧后 勤综合管理 02 工单列表 03 待审批日报 ① 设备信息管理 △ 告警管理 排 班管理 工单 直询 凸 办公管理 知识库管理 工作日报 运维管理首 页面 清进择 清选捍 工单号 05310944538014 08311051580719 oa21015384758 08300839135374 09010929391152

调用 智能应用 ( 对话形式 ) 智能能力 ( API 形 式 ) 监督微调 (SFT) 持续预训练 (Continue PreTrain) 从零预训练 (PreTrain) 应用知识库 ( 专病指南、 FAQ 等 ) 增强检索 (RAG) 工作流 (Workflow) 提示词 (Prompt) 三、垂域模型与智能体 医渡科技 VipuifC 应用环节 = 二 钢铁行业案例的垂域模型。 宝宝树的 Mika-Brain 母婴模型：分析母婴用户行为，提供个性化服务 ( 如育儿建议、商品推荐 ) 通用大模型“广度强但精度弱” , 垂域模型则“专而精”。例如，医疗大模型结合通用知识库和医学影像数据，辅 助医生诊断病情。 3 . 1 垂域模型 及特定场景强化大模型 特定场景强化大模型 垂直领域大模型是覆盖整个行业或专业领域 ( 如医疗、金融、海洋预警 ), 强调对行业通用知识的深度学习和应用 质量文本或进行内 容 编辑。 6.8 如何使用 DeepSeek-R1? ·DeepSeek 官方网站和官方 app · 腾讯系 一腾讯元宝 微信 Al 搜索 一腾讯 ima 个人知识库 · Al 搜索 秘塔搜索 > 纳 米 Al 搜索 > 知 乎 直 答 · 其它接入 DeepSeek-R1 的产品 >Molly R1 ( 向量智能 ) 问 小 白 六、 DeepSeek

个工作日进行数据 校验与格式转换。 业务流程方面存在三个突出痛点：首先是服务响应时效瓶颈， 民生事项办理平均需要群众提交 5.2 份材料，其中 3 份为跨部门重 复材料；其次是知识管理断层，政务服务知识库更新滞后实际政策 变更平均达 17 天，导致 30%的咨询需二次转接；再者是决策支持 不足，85%的政务数据仍停留在事后统计阶段，未能实现实时态势 感知。某直辖市 2024 年政务服务评估报告指出，群众对”智能服 个关联部门间的纸质材料流转产生： - 12 天 无效等待时间 - 5 次重复录入错误 - 3.2 万元/月的快递成本 这些结构性缺陷倒逼智能化改造，需通过 DeepSeek 智能体实 现：流程自动化率≥85%、政策知识库实时同步、跨系统数据互通 率 100%的技术目标。 1.2 DeepSeek 技术优势 DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在政务系统智能化升 级中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下三个维度： 成机器可处理的 标准化数据。以行政许可事项为例： 该技术使某市住建局审批事项的材料审核时间从平均 45 分钟 缩短至 8 分钟，准确率达到政务领域要求的 99.5%以上。同时支持 动态更新知识库，当政策法规变更时，系统可在 24 小时内完成知 识图谱的增量更新。 1.2.2 大数据分析与决策支持 DeepSeek 在大数据分析与决策支持领域的技术优势，为政务 系统提供了从数据治理到智能决策的全链路赋能能力。其核心价值

应建立主要流程改进影响因素模型，结合流程全局图谱和历史数据等，预测流程改进面临的问题，基 于 知识库给出解决方案 四级 三级 二级 一级 流程管理 五级 五级 1. 应建立基于数据的变革驱动模式，主动识别数据要素， 建立组织的可持续竞争力模型，在体系化变革机制中，基于模 型 数据自动识别变革需求，并基于知识库，形成建议方案或路 径； 2. 应基于变革前后的数据监测和数据模型，预测变革风险，并 的数据模型及其关系模 型、路径模型等实现平 台化管理，形成模型要 素间的整合管理 三级 应对数字化转梨所需的 知识资源进行管理，全 面建立并维护数字化转 型所需知识资源，构建 数字化转型知识库 1. 应支持企业内、行业内知识 库的互联共享，实现知识创新； 2. 应推动实现数字化转型所需 知识在上下游生态中的知识资 源协同，创新和引领知识管理 新模式，实现知识重组和再造 应通过财务系统与营销、生产与服务 管理、项目管理等集成，实现合同、订单、 费用、进度等的业务协同与一致性管理； 2. 应开展全员经营意识、成本意识建设 和相关培训，并建立经营分析与成本控 制知识库 二级 1. 应建立完善的财务管理体系，并通过信 息系统实现财务管理、固定资产管理等； 2. 应规范财务预算和投资管理，通过信 息 系统分析相关数据，满足各项预算与 决算 决策需求

可以推动中医知识库的研究, 推进中医经验传承。 我 国一直致力于中医知识库的研究, 上世纪 80 年代就 开发了中医专家系统, 但是由于系统分析结果与专家 实际诊疗结果不一致等弊端, 导致中医专家系统未推 广应用。 知识库是数据库与人工智能两项计算机技术 的有机结合, 既能实现对大数据的高效管理, 又可以 利用人工智能技术对知识进行演绎推理 [5]。 目前尚无 大型综合、 适用性强的中医知识库, ChatGPT 可以充 第 4 期 李启渊, 张 静, 徐权光, 等: ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 分利用现有规模巨大的海量中医数据, 来训练神经网 络模型, 进而构建中医知识库 [6], 实现中医知识的有 序组 织 和 交 互 共 享, 促 进 潜 在 知 识 挖 掘。 其 次, ChatGPT 可以促进中医文化的创新发展。 中医自古以 来存在着经方学派、 伤寒学派、 与流派, 学派是系统的理论体系, 流派是独特的理 论、 方法或技艺, 中医学流派的发展规律有两种形 式: 一种是中医学流派的内部分化, 另一种发展形式 便是中医学流派的外部对立, ChatGPT 可通过知识库 学习各流派的理论思想, 挖掘隐性知识, 结合其自身 生成式人工智能的特点, 或将创造出新的理论观点, 促进中医文化的创新发展。 1. 2 辅助青年中医提高诊疗质量 中医医师的能力提升需要经验积累

病人院前电子 病历 ，对患者病情做深入评估。 02 急诊系统 Emergency System 急诊 护士站 急诊留 观系统 预 检管理 急诊 医生站 预检分诊 专业预检分级知识库 ，后续进行自动分级； 120 病人同步至预检分诊 ，病人未到 ，数据先行； 与院前急救、 院内 HIS 互通 ，打通绿色通道 ， 实现“先救治 ，后付费”； 危重评分 ，创伤评分； 收入统计； 日常运营统计报表。 四、效果 早、快、准 n 更快更优行驶路径 ， 更早到 达现场 ，更快到达医院； n 提前预检分级评估 ， 简化到 院的分诊工作 ， 自带预检分 级知识库 ，提高分级准确率； n 提前准确掌握院外信息 ， 患 者未到信息先到 ， 更早更快 的接诊准备工作； n 事件全过程记录 ， 事后分析 更精准。 互联互通 n 12 0 接 诊 系 统 更便捷 n 根据预检分级知识库自 动分级； n “ 绿色通道 ” 功能 ， 就诊 更方便； n 支持群体事件快速登记； n “ 随心复 ” ， 便捷引用病 历内容。 更丰富 n 临床与管理结合 ， 软件 与硬件结合； n 丰富的医嘱套餐和医疗 文书； n 强大的统计分析功能 ， 展现形式多样化 ， 满足 不同应用场景。 更智慧 n 国际预检分级知识库； n 根 据 诊 断