发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 这些因素对铁路的安全运营和服务品质有直接影响。传统的人工巡 检与监控方法已无法满足快速发展的铁路需求，且人力成本高、效 率低，而新兴的人工智能与三维建模技术为我们提供了新的解决方 了事故对安全 的影响。根据不完全统计，过去几年中，由于信息响应延误而造成 的安全隐患占总事故的约 30%。 再者，传统铁路管理模式在日常监控和维护方面的自动化水平 相对较低。比如，线路监测、桥梁健康、隧道状况等依赖于定期人 工检查，缺乏实时监控手段。这种管理方式带来了不可避免的风 险，因为任何潜在的隐患在被发现之前都可能导致严重后果。 此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 合机载激光雷达（LiDAR）技术，可以获取高精度的三维点云数 据，准确描绘地形及铁路设施的空间分布。 其次，地面数据采集也至关重要。我们将配备移动激光测量系 统（MLS）在铁路沿线进行拍摄，特别是对复杂结构（如桥梁、隧 道、车站等）的详细测量。MLS 系统通过激光扫描与高分辨率摄影 相结合，能在相对较快的时间内获取高密度数据，确保模型的细节 得以保存。此外，使用全站仪等测量设备，对难以覆盖区域的数据

离遥远。 Gap2: 传统运维系统可解释性差、可交互性弱，智慧有 限 运维智慧体愿景：并非数据驱 动，而是指令驱动，可以进行 根因查找与自我纠偏，充当设 备系统与工程师之间交流沟通 的桥梁 根据本轮分析结果由 大语言模型自动生成 了分析报告，推荐解 决方案。 对异常日 志生成了 解释，可 以快速判 断虚报、 漏报。 11 PART 03 大模型 Prompt

Agent = Model + Prompt + MCP Tools 工具调用 存量业务接口快速转化 Agent侧MCP工具代理 MCP 是AI应用连接业务系统的桥梁，是AI最终是否业务提效的关键所在 MCP Registry：存量接口转化&MCP管理 1.【存量业务 API 接口转化】 • API接口元数据手动注册到Nacos • 通过Higress转为MCP

首先，数据从用户界面（UI）模块输入系统。用户通过银行的 前端应用程序或 Web 界面提交查询请求、交易指令或其他业务需 求。这些请求以结构化数据的形式被传送到 API 网关，API 网关作 为前端与后端系统之间的桥梁，负责请求的接收、验证和路由。 接下来，API 网关将处理后的请求转发至 Deepseek 模型的微 服务模块。该模块是系统的核心处理单元，负责执行自然语言处理 （NLP）、预测分析、风险评估等复杂的任务。Deepseek

收集用户对技术咨询服务的评价，并根据反馈持续优化服务流程。 此外，对于复杂的技术问题，我们将组织跨部门协作，结合多方资 源为用户提供综合解决方案。 技术咨询与答疑服务不仅是解决问题的工具，更是用户与技术 团队之间的桥梁，旨在通过专业、高效的支持，助力用户实现知识 库数据处理及 AI 大模型训练的成功落地。 8.3 持续优化与升级 在项目的后续维护与支持阶段，持续优化与升级是确保知识库 数据处理及 AI 大