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随着人工智能技术的飞速升级,世界范围内正快速迈入以大模型为核心的人工智能新时代,这次产业升级被认为是第四次产业革命的标志。大模型不仅仅是一种技术手段,更是对人机交互方式的重新定义。过去几十年,人机交互方式经历了从命令行到图形用户界面(GUI)的演变,而如今人工智能的诞生让我们可以用自然语言的方式,与电脑进行交互。业界普遍认为,大模型时代已经到来,每个行业、每个产品、每个业务系统都值得用大模型重新塑造。
在这一背景下,国电电力上海庙公司作为智慧电站建设的先行者,首次尝试用大模型技术重构电厂的智能化系统,旨在应对产业升级及数字化转型的挑战,推动大模型技术在火电行业中的应用,为电厂智能化和高效化提供全新的解决方案,并取得了显著的成果,构建了首个燃煤电厂专属的智能“大脑”。
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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7月24日,中国大唐集团有限公司第六届董事会第五次会议及相关专门委员会会议在京召开。集团公司董事长邹磊主持会议并讲话,董事张传江、黄永达、姜仁锋、刘泽洪、王守东、陈建华参加会议。会议传达学习了党的二十届三中全会精神和中央企业负责人研讨班精神,听取了集团公司2024年度上半年生产经营情况
北极星电力网获悉,永泰能源7月24日公告称,正在筹划以发行股份及支付现金的方式购买包括但不限于储能公司、优质煤炭资源等资产控股权事项,鉴于相关事项尚存在不确定性,为了保证公平信息披露、维护投资者利益,避免对公司股价造成重大影响,依据《上海证券交易所股票上市规则》《上海证券交易所上市
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