场景内容

针对钢铁领域知识微调存在堵点,以及大模型与应用系统集成存在技术难点等问题。本场景利用AI技术创建知识图谱,打造精准知识问答垂直领域大模型,提升大模型的模块化检索和自反思能力;在此基础上构建智能体平台,通过强化学习优化推理和执行能力,将复杂的任务拆解为可管理的子任务,提供子任务之间的动态交互,为决策提供支持;同时,建设一体化智能体平台,实现智能体应用开发到应用的全流程自动化,并实现平台化智能体统一监管。

基础条件

依托河钢数字已建成的智能算力中心,可提供支撑百亿参数模型训练的硬件集群(含DeepSeek智算一体机等专用设备)及工业私有云部署环境;拥有覆盖钢铁全流程的PB级多源工业数据资源池;基于WeShyper工业智算终端构建的智能体协同开发平台,具备多模态数据处理、模型微调及工业协议适配能力。

拟投资金额:180万元。

技术需求

1.复杂文档预处理方面:支持目录、章节标题、文本段落、图表、表格等≥6种组件的定位识别,各个组件检出准确率≥85%,文档识别准确率≥90%;

2.数据库智能查询方面:支持数据库表的数量≥5张,每张表的列数量≥15列,查询准确率≥85%;

3.大模型智能体框架方面:框架支持用户以无代码方式开发智能体,并支持集成第三方接口、工作流设计、知识库等能力,智能体调用平均响应时间≤500ms。

预期成效和推广价值

生产效率方面,为工艺人员提供冶炼决策辅助,工作效率提升10%;研发进度方面,辅助研发人员进行新材料研发设计,快速检索材料学、热力学等方面知识,研发效率提升12%;生产运维方面,实现现场设备运行状态数据实时监测,减少意外停机,降低运维成本15%。该技术适用国内80%以上钢铁企业,预估每年能为企业带来1500万元效益。

合作方式

联合研发