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一、在实践的过程中,我们遇到了诸多挑战:
1.电厂设备众多,数据繁杂,特别是由于安全生产的要求,一些业务系统无法与其他系统对接,数据无法有效采集;只能通过屏幕拍照或打印成纸质的形式进行采集。
2.大模型在行业应用中存在先天“缺陷”:
(1)幻觉问题:大模型的底层原理是基于概率,所以它有时候会一本正经胡说八道,有时会犯事实性错误,也就是可靠性问题(俗称“幻觉”);
(2)行业知识与新鲜度问题:大模型的规模越大(参数、tokens越多),训练成本就越高。因此如何在成本可控的前提下,将行业知识和及时性数据“加入”大模型中,构建专属“知识库”,成为实践中最重要的挑战之一;
(3)数据安全:企业内部存在很多敏感信息,既要保证安全,又要借助AI能力,那么最好的方式就是把数据全部放在本地,企业数据的业务计算全部在本地完成。而大模型仅仅完成一个归纳的功能,甚至大语言模型(LLM)都应该完全本地化部署。
(4)透明可追溯:为了解决大模型的“可靠性”问题,我们需要大模型给出的“答案”是透明可追溯的,即回答问题的同时,要给出答案/信息的来源,方便使用者在具体使用过程中确认信息的可靠性。
3.由于当前大模型的推理能力还比较弱,所以我们还需要使用关系型数据库来对结构化数据进行管理和访问。那如何准确使用大模型的自然语言互动的方式,直接从关系型数据库中获取想要的数据报表呢?
最终经过设计和尝试,在实践中我们已经切实解决了上述问题和挑战,完成了国电电力上海庙公司AI智能助手系统的开发。下面是我们在实践中的一些经验和解决方案分享。
二、国内首个电厂大模型智能化实践—国电电力上海庙公司AI智能助手
1.根据电厂实际应用场景,定制化开发OCR智能识别算法,特别是屏幕拍照中遇到了角度倾斜问题、多图(多屏)数据融合问题、摩尔纹问题等进行算法优化,最终实现通过屏幕拍照等方式+OCR实现智能采集异构数据的问题。识别出的数据按照数据类型,分别提交进入知识库、数据库和IMS系统中。
2.通过大模型技术,成功融合关系型数据库与非结构化知识库,运用Text-to-SQL等专利技术,为用户提供统一的“自然语言”调用方式,使员工更方便获取所需知识。
3.利用国产开源大模型,通过私有化部署,在电厂内部网络中构建了专属智能知识库,基于进阶检索增强生成(RAG,Retrieval Augmented Generation)方案,我们开发了一系列流程和工具,包括数据预处理、长文档拆分、向量库、索引库和资料建立、RAG召回率优化等,为电厂内部提供高效的知识检索渠道。此外,定期更新机制,确保知识库中的业务知识保持最新状态。
4.集成到IMS系统中的AI智能助手,使员工更方便、更直接的获得知识和答案。AI智能助手可以在消缺决策和建议、安措危险提示、设备智能检索等多个业务中为员工提供更直接的帮助。
国电电力上海庙公司的实践尝试,是火力发电行业知识管理领域极为有价值的创新,验证了应用大模型技术对于电厂智能化升级的可行性,同时探索出了一条火电行业构建专有知识库的可行道路。
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