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

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

....................................................................................... 72 3.4.8 知识库................................................................................................... 规范运行流程管理，促进有序高效协作 参照 ITIL 规范，对运维管理工作进行优化，对服务管理进行改善，根据相关制度进行， 对内完善流程，使运维人员具备更高的工作效率；同时把运维过程中产生的丰富经验进行 积累和总结，形成有效的知识库，建立知识的共享机制。  多维度视图展现，实现统计分析和决策支持 通过提供各类性能分析报表、资源统计报表和运维分析报表，从各个侧面、各个角度 反映系统的运行情况、性能情况和人员工作情况，为系统升级、改造、扩容提供科学依据 流程管理子系统的目的是通过规范服务流程和技术服务工作，建立一套标准的运维服 务流程，围绕服务台建立事件管理、问题管理、变更管理、服务请求管理、服务目录等 ITIL 最佳实践，进行 IT 运维服务的流程化、规范化管理。通过完善知识库建设，实现知识 库共享，从而提高信息服务效率，提高用户的满意度。 除了 ITSM 流程外，系统还提供了面向资产和日常运维工作的资产管理和常规运维管 理功能，从而实现对资产和日常运维工作的规范化管理。

一。通过自然语言处理（NLP）和深度学习技术，系统能够准确理 解客户提出的问题，并提供即时、精准的答复。首先，系统会通过 语义分析技术识别客户输入的文本，将其转化为结构化的查询请 求。然后，基于预先构建的知识库和规则引擎，系统能够快速匹配 相应的解决方案，并在毫秒级别内返回给客户。 为了提高自动问答的准确性和覆盖范围，系统采用多层次的问 答策略。对于常见问题，如保单查询、理赔进度、保费计算等，系 统会优先从 提供详 细的上下文信息，减少交接时间。 为优化系统性能，定期更新知识库和规则引擎至关重要。通过 分析客户对话记录和反馈，系统能够识别出高频问题和潜在的知识 盲点，进而不断完善其问答能力。以下是系统优化过程中涉及的关 键步骤： 1. 数据收集与分析：定期收集客户对话数据，分析常见问题类型 和客户需求。 2. 知识库更新：根据分析结果，更新 FAQ 库和规则引擎，确保 系统能够覆盖更多场景。 块：通过语音或文本输入，快速识别客户使用的语言，并自动切换 至相应的语言模型。 2. 动态翻译引擎：在客服人员与客户使用不 同语言时，系统能够实时翻译对话内容，确保沟通无障碍。 3. 多 语言知识库：构建涵盖多种语言的常见问题解答（FAQ）和知识 库，根据客户语言自动推送相关内容。 4. 本地化优化：针对不同 地区的语言习惯和文化差异进行优化，例如在某些地区使用更正式 的表达方式，在另一些地区则采用更口语化的表达。

k8s-dcu-plugin k8s-vdcu-plugin dcu虚拟化组件 性能监控组件 故障诊断组件 海光CPU 海光DCU IB RoCE 分布式存储 对象/文件/块存储 DAP 大模型 平台 知识库 混合排序 知识解析 检索增强 知识切片 问答测试 知识索引 Agent 画布编排 模型节点 记忆设置 HTTP节点 提示词 组件节点 大模型应用创新平台 数据库 text2sql 批处理 标准API 高效推理引擎 优化的模型 容器化部署 DAP人工智能应用平台定位于企业级大模型开发平台，致力于帮助客户快速搭建个性化知识库问答系统，通过自定义的工作流，完成 用户特定的业务应用场景，在人工智能应用领域独具特色。 DAP提供对话引擎、企业知识库引擎、Agent编排引擎等能力矩阵，同时具备完善的企业级产品特性，包括精细化用户管理，SSO单点 登录、多模型纳管、负载均衡等。 功能整合 支持处理各个格式文件 以及http调用第三方接口 可视化工作流 简单拖拽即可定制复杂逻辑 常用模块可封装复用 技术特性领先 方便开发者快速集成各类功能 便于与其他系统或应用集成 降低幻觉率 支持多个知识库的混合使用与 高效检索确保回答全面准确 HYGON 11 12 HYGON 海光DCU行业实战手册 海光DCU应用场景 APPLICATION SCENARIOS DAP人工智能应用平台

台 合规审计 软件分发 权限控制 日常巡检 补丁安装 流程管理平台 门户 关键IT指标 业务系统运行状况 拓扑展现 业务影响 事件管理 问题管理 变更管理 发布管理 配置管理 知识库管理 服务目录 服务水平 服务请求 运行管理 议程 11 产品功能说明 项目背景和需求分析 前言 项目建设思路 总结与建议 Ultra-Uflow产品框架 12 展 现 层 最佳的基础流程实践 符合国内用户 使用习惯 定制灵活 易于后期维护 全方位的 运维管理手段 提供运维考核、知识库、 值班管理等一些附加管理 手段 表单和流程可视化化设计， 快速适应后续业务流程的 变化，程序结构清晰，维 护方便 产品功能介绍—首页 公告 单点登录 知识库 快速通道 工单列表 产品功能介绍—支持各种流转模式 15 十七种动作：“建、派、抄、协、交、审、领、退、驳、

同步管理 组件管理 日志管理 风险管理 风险识别 风险分析 风险评价 风险应对 风险库 内控管理 控制识别 内控评价 缺陷整改 内控矩阵 基础功能 制度库 公告管理 知识库 在线帮助 组织管理 岗位管理 角色管理 权限管理 用户管理 风险管理及内部管理信息系统功能架构 风险管理及内部控制系统功能架构图 首页 个人首页 通知公告 统计报表 在线帮助 同步管理 组件管理 日志管理 风险管理 风险识别 风险分析 风险评价 风险应对 风险库 内控管理 控制识别 内控评价 缺陷整改 内控矩阵 基础功能 制度库 公告管理 知识库 在线帮助 组织管理 岗位管理 角色管理 权限管理 用户管理 二期功能 制度合规 风险监控 指标维护 指标下发 指标监测 指标统计分析 制度映射 制度更新 合规检查 持续改进 风险管理功能介绍：风险识别 功能需求应对：报告归档 报告归档 报告创建 报告分类 • 系统提供多层报告分类，用户创建报告、上传报告内容和附件，提供报告归 档空间管理。 功能特点 其他功能 公告管理 个人首页 已有成果 知识库 在线帮助 DEMO 示例 目录 CONTENTS 需求理解及建设思路 业务架构及功能方案 系统技术架构设计 项目实施及服务 统一开发平台 GRC 统一服务平台 授权控制

数字化转型项目方案  智能互联服务的主要需求和预期效果包括： a. 通过与智能设备传感器的连接，实现装备的远程监控与记载软件管理。 b. 通过大数据和机器学习，提前预测设备故障 c. 通过知识库，自动分析远程设备故障，提出解决方案 2.5 管理 结合企业“两型三化九力”的发展战略及业务应用现状，对跨专业、跨部门的通用业务过程及管理过 程，期望在以下几方面进行规划和建设。 1) 需求 仿真环境是支撑研发人员进行协同设计仿真任务 执行的主要工作环境，主要由协同设计仿真支撑环境以及基于此定制的专业研发系统组成；数据管理支 撑主要实现对协同设计仿真过程之中涉及到的专业定制数据库、知识库以及研发过程数据进行规范化管 理；基础支撑主要包括部门管理、人员管理、角色管理、权限管理以及信息集成接口等基础管理功能， 是平台运行的基础。  应用场景 未来基于平台的协同设计仿真应用场景如下图所示： 系统集成，集成信息包括工艺路线、SOP 等  集成 MES，实现作业指导书管理，审批，以及工位绑定 • 工艺数据管理  通过系统获取各类生产文件  通过系统对工艺设计进行规范化，提高工作效率  建立电子化工艺知识库，实现对工艺标准、P-FMEA 库、设计规范的管理 ________________________________________________________________________

障隐患觉察供给帮助？周期性的任务执行状况如何？ 学问治理有效提升组织力气 小王阅历丰富，小张和小刘是新来的员工，怎么才能提高新员工的力气，都到达像小王 一样呢？大家在技术上各有所长，怎么构建起学习型的团队呢？ 知识库 知识库 树目录 树目录 TOPN 排名 TOPN 排名 生命 周期 生命 周期 自动 引用 自动 引用 故障恢 复方法 故障恢 复方法 根本解 决方案 根本解 决方案 操作 手册

开发者不仅是代码 编写者，更是规则定义者与优化推动者；系统则通过学习人类反馈和 业务需求，不断迭代检测能力，最终形成动态适应技术栈与业务场景 的“智能护城河”。随着大模型推理能力的增强与行业知识库的完善， 此类体系将从“被动防御”转向“主动预防”，在复杂系统中实现从 代码生成到质量保障的全链路智能化，为软件工程的稳定性、安全性 与可持续性提供长期保障。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 序和并行度以最大化资源利用率；基于代码变更特征自动匹配最优构 建策略；实时监控流水线健康状态并实施自愈操作；通过历史数据分 析持续优化执行效率；智能预测潜在瓶颈并提供规避建议等。知识管 理方面，结构化的 CICD 知识库以及 RAG 技术形成了“经验积累-知识 复用-能力提升”的良性循环，这种机制有效实现了知识的有效传承。 3.智能测试体系：形成知识驱动的测试优化闭环 AI for Testing 有望解决测试自动化的“最后一公里”问题。 影响分析。结合大模型对上下游拓扑的理解能力，识别系统依赖关系， 自动分析事件对系统、服务和用户的影响范围与程度，为事件定级与 处置优先级判断提供支撑。二是故障排查诊断。借助知识图谱与故障 流程知识库，结合大模型智能体的自动推理能力，同时运用科学方法 论指导排查路径，辅助完成故障排查及根源定位。三是故障处置。通 过大模型推理、传统模糊匹配、算法推荐等多维度数据分析和处理， 智能推荐故障处置