大模型在企业中的应用可以地划分为三大类型：内容生成、智能问答执行行动。

我将结合制造业具体场景，分三期，通过典型落地案例分析，帮助读者深入理解每种应用类型在企业中的实际落地策略和技术解决方案。

大模型的第二大企业应用类型主要聚焦于企业数据智能问答，其数据层整合了企业IT系统的结构化数据与非结构化文档资料。

这类问答应用在制造业各部门都有广泛应用场景，其中高频场景包括：销售部门的智能客服助手、合同辅助填写助手、投标文件填写助手、以及设备管理部门的维修诊断问答助手。

案例介绍：

这里重点介绍一个典型案例：设备维修诊断问答助手。

设备突发故障若不能及时修复，将直接影响产线运转和生产进度。即使在质保期内出现故障，等待厂商现场维修仍需支付差旅成本且响应周期较长。如果常规问题可由内部技术人员自主修复，不仅能大幅降低维修成本，更能显著缩短设备停机时间。

因此，基于大语言模型RAG方案的设备维修智能助手，可实现故障自动诊断和维修方案智能生成，成为制造业企业的迫切需求。

该系统的技术架构如下：

首先是知识库构建阶段，基于企业数据资产搭建知识库。之后当用户提出问题后，系统通过知识库检索获取相关参考信息，再交由大语言模型进行内容生成和分析。

该案例落地面临三大核心挑战：

• 首先是数据获取难题：

企业维修手册等文档多以PDF格式存储，内含复杂图表和结构化数据，解析难度较大。

解决方案是采用专业的文档解析工具如MinerU进行数据抽取。抽取后的数据建议采用Markdown格式输出，既能确保语义信息的完整保留，又便于内容展示。此外，Markdown格式的文件切片处理也更具准确性。

• 其次是参考信息完整性挑战：

这将直接影响问答准确性。为此，我们构建了包含四类核心知识的完整知识库：不仅涵盖设备基本信息，还包括动态维修记录体系。含设备维修手册、故障诊断标准、零件库台账等厂家提供的资料、以及每次维修形成的详细维修记录。

• 最后是知识库维护难题:

随着设备更新迭代，可能导致知识滞后。解决方案是建立文档全生命周期管理机制，制定明确的知识库维护机制，定期更新维修资料。

总结：

所有企业知识文档均可构建为智能问答助手系统，这将涵盖企业管理规章、业务流程知识等核心内容。该解决方案的关键实施要点在于确保答案的可追溯性——系统需要明确展示其回答是基于哪个具体文档的哪段内容，同时要保证参考信息具备良好的可读性。

特别值得注意的是，在制造领域的应用场景对准确性有极高要求。因此，系统必须确保回答的绝对正确性，实现完整的追溯机制，同时人工复核环节是确保最终答案准确无误的关键保障。

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