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近日，正和生態(tài)知識庫完成測試并正式發(fā)布。這一成果標(biāo)志著公司在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型中邁出關(guān)鍵一步。該知識庫的核心系統(tǒng)“AI大模型助手”，深度融合正和生態(tài)28年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、智譜GLM大模型基座，整合智譜Z1與Deepseek R1雙AI模型，構(gòu)建起覆蓋招投標(biāo)、規(guī)劃設(shè)計(jì)、工程建設(shè)和內(nèi)控管理全鏈條的智能交互中樞，可實(shí)現(xiàn)信息秒級檢索與智能精準(zhǔn)推送，為企業(yè)高效運(yùn)轉(zhuǎn)、智能化決策以及創(chuàng)新能力提供強(qiáng)大支撐，為企業(yè)市場拓展和服務(wù)客戶提供有力支持。

正和生態(tài)AI大模型助手

01 構(gòu)建行業(yè)領(lǐng)先知識庫，打造清晰知識架構(gòu)

1.1 海量資源整合，奠定知識基石

生態(tài)修復(fù)行業(yè)涉及面廣，包括生態(tài)保護(hù)與修復(fù)、流域（河道）治理、海岸帶保護(hù)與修復(fù)、生態(tài)景觀等多個(gè)領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有大量的技術(shù)、案例和政策法規(guī)。為了構(gòu)建全面、豐富的知識庫，我們投入了巨大的工作量。目前，知識庫已收錄公司自有招投標(biāo)條目439項(xiàng)、規(guī)劃設(shè)計(jì)條目519項(xiàng)、工程建設(shè)條目161項(xiàng)、內(nèi)控管理74項(xiàng)以及行業(yè)規(guī)范500余項(xiàng)，累計(jì)整理項(xiàng)目文件1萬余份。

知識庫收錄了海量正和生態(tài)自有項(xiàng)目資料

1.2 科學(xué)分類體系，精準(zhǔn)RAG策略

首先是基于業(yè)務(wù)場景，規(guī)劃知識庫的頂層架構(gòu)，明確招投標(biāo)、規(guī)劃設(shè)計(jì)、工程建設(shè)及內(nèi)控管理等關(guān)鍵模塊，確保知識體系能夠緊密貼合公司的實(shí)際業(yè)務(wù)需求；其次是層次化細(xì)分模塊，構(gòu)建樹狀分類結(jié)構(gòu)，使知識類別清晰明了。例如，在工程建設(shè)模塊中，依據(jù)業(yè)務(wù)場景對L1主業(yè)務(wù)（生態(tài)環(huán)境）、L2子業(yè)務(wù)（生態(tài)工程、生態(tài)運(yùn)維）和L3業(yè)務(wù)產(chǎn)品（河流生態(tài)修復(fù)、城市棕地修復(fù)、近岸海域生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)、海堤生態(tài)化改造、生態(tài)森林等）進(jìn)行細(xì)分，并按照一定的邏輯關(guān)系進(jìn)行組織，為后期數(shù)據(jù)向量化處理奠定基礎(chǔ)；最后將實(shí)際知識資源，如文檔、數(shù)據(jù)表格、研發(fā)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等，按照上述分類架構(gòu)進(jìn)行整理，對應(yīng)創(chuàng)建子文件夾，實(shí)現(xiàn)知識有序存儲，以便提升知識復(fù)用與管理效率。

1.3 先進(jìn)技術(shù)路徑，構(gòu)建知識治理智能閉環(huán)

從各業(yè)務(wù)領(lǐng)域收集的相關(guān)數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行篩選、整理和清洗，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。運(yùn)用高維向量技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將非結(jié)構(gòu)化的知識轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解和處理的向量形式。同時(shí)，搭建助手工作流，開展提示詞工程，優(yōu)化輸入輸出，使模型能夠更好地理解用戶的問題和需求，并通過調(diào)優(yōu)Temperature、top-p等模型參數(shù)，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景和問題類型，提高模型的生成能力和準(zhǔn)確性。

知識庫搭建技術(shù)路徑

02 科學(xué)評測體系：三大維度200項(xiàng)精準(zhǔn)驗(yàn)證，源于業(yè)務(wù)、歸于場景

2.1 植根于四大業(yè)務(wù)板塊的核心工作流與痛點(diǎn)

技術(shù)團(tuán)隊(duì)前期深入業(yè)務(wù)一線，通過訪談、問卷、實(shí)際工作分析等方式，系統(tǒng)性梳理了各板塊在知識檢索與應(yīng)用方面的差異性需求。規(guī)劃設(shè)計(jì)、工程建設(shè)強(qiáng)調(diào)方案的啟發(fā)性與創(chuàng)新性；招投標(biāo)、內(nèi)控管理則要求答案的精準(zhǔn)性與規(guī)范性，容錯(cuò)率極低。

2.2 場景化能力驗(yàn)證框架

為全面衡量Z1+知識庫是否具備解決實(shí)際問題的“場景化智能”，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了“雙層測試框架”。

第一層：測試類型分層（共200題）——聚焦知識運(yùn)用形態(tài)

· 事實(shí)查詢類（80條）：專門考察知識庫對精確信息（如制度原文、日期、標(biāo)準(zhǔn)等）的定位與復(fù)現(xiàn)能力。問題設(shè)計(jì)覆蓋招標(biāo)文件細(xì)則、各類合同范本關(guān)鍵條款、公司最新內(nèi)控政策條文等，確?！坝袚?jù)可依”的場景需求被充分覆蓋。

· 專業(yè)查詢類（120條）：重點(diǎn)驗(yàn)證知識庫對專業(yè)知識（如復(fù)雜設(shè)計(jì)規(guī)范、施工工藝要點(diǎn)、質(zhì)量驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)）的理解、解釋、綜合與應(yīng)用能力。問題設(shè)計(jì)覆蓋生態(tài)設(shè)計(jì)原理、特殊工程驗(yàn)收程序、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)解析等，針對需要“深入理解”和“策略建議”的專業(yè)場景。

第二層：評估指標(biāo)量化——聚焦知識品質(zhì)

· 知識覆蓋性：衡量在超過500份專業(yè)文檔構(gòu)成的企業(yè)知識庫中，準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)并提取相關(guān)信息的能力（目標(biāo)：無知識盲區(qū)）。

· 事實(shí)一致性：嚴(yán)格比對知識庫輸出與原始權(quán)威資料（文檔庫）間的誤差，設(shè)定企業(yè)級嚴(yán)苛標(biāo)準(zhǔn)：誤差率需<1.2%（追求“零差錯(cuò)”）。

· 表達(dá)邏輯合理性：評估答案是否符合特定業(yè)務(wù)場景的專業(yè)語匯與邏輯表達(dá)，確?？勺x性、專業(yè)性、邏輯性達(dá)標(biāo)（匹配度達(dá)96%）。

· 設(shè)立“對照組”：為具象化展現(xiàn)Z1+知識庫相較于基礎(chǔ)大模型（Z1）在“企業(yè)知識增強(qiáng)”后的顯著提升價(jià)值，精心設(shè)計(jì)了對照組測試。所有200項(xiàng)測試問題均要求Z1基礎(chǔ)模型（未接入企業(yè)知識庫）與Z1+知識庫同步作答，結(jié)果橫向?qū)Ρ惹逦沂玖酥R庫在特定企業(yè)知識場景下的“升級躍遷”。

招投標(biāo)測試集

規(guī)劃設(shè)計(jì)測試集

工程建設(shè)測試集

內(nèi)控管理測試集

2.3 業(yè)務(wù)導(dǎo)向的動(dòng)態(tài)智慧引擎：按需調(diào)參，智能適配

差異需求量化與策略制定：基于前期對各板塊需求的深刻洞察，技術(shù)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地將大模型的“Temperature”參數(shù)作為核心調(diào)節(jié)杠桿。經(jīng)過預(yù)測試分析與模型行為研究，精確設(shè)定了差異化的參數(shù)調(diào)節(jié)方案：

· 規(guī)劃設(shè)計(jì)/工程建設(shè)板塊：Temperature ↑30%。經(jīng)反復(fù)測試驗(yàn)證，此提升能有效激發(fā)模型在保證基礎(chǔ)準(zhǔn)確的前提下，生成具有多樣性和前瞻性的方案建議（如技術(shù)路線、替代工法、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)案等）。

· 招投標(biāo)/內(nèi)控管理板塊：Temperature ↓40%。通過大量穩(wěn)定性測試確認(rèn)，此降幅可最大化抑制隨機(jī)性，確?；卮鸶叨染劢褂诜ㄒ?guī)條款原文及唯一解，實(shí)現(xiàn)“章可循、條可依”的要求。

實(shí)測案例驗(yàn)證效果：

· 生態(tài)工法方案查詢：規(guī)劃設(shè)計(jì)場景下，Z1+知識庫不僅給出標(biāo)準(zhǔn)方案，更延伸推薦了2-3種新型生態(tài)工法及適用條件。

規(guī)劃設(shè)計(jì)場景問答測試

Z1+知識庫答案

Z1答案

· 內(nèi)部管理?xiàng)l款查詢：內(nèi)控管理場景下，答案精確至管理制度文件第X章第Y條第Z款，定位誤差率為0。

內(nèi)控管理場景問答測試

Z1+知識庫答案

Z1答案

2.4 全景化驗(yàn)收：三重維度深度驗(yàn)證

為確保驗(yàn)收結(jié)果的專業(yè)性與全面性，公司組建了由業(yè)務(wù)骨干及信息專家等21名核心成員構(gòu)成的驗(yàn)收組，采用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)陌俜种圃u估法，結(jié)合具體場景要求，對Z1+知識庫和Z1進(jìn)行分別打分，確保評估結(jié)果客觀可量化。

驗(yàn)收組對Z1+知識庫和Z1分別打分

2.4.1 知識準(zhǔn)確性（平均分91/100）：

· Z1+知識庫表現(xiàn)：知識覆蓋性，文檔定位率99%，事實(shí)一致性誤差率<1.2%，場景匹配度96%。整體得分91。

· Z1表現(xiàn)：知識覆蓋性，誤差率28.5%，泛化表述占74%。整體得分74。

2.4.2 功能完備性（平均分92/100）：

· 多輪對話保持率：驗(yàn)收組進(jìn)行高強(qiáng)度的連續(xù)追問（如連續(xù)10輪），嚴(yán)格測試對話歷史記憶、意圖理解與上下文邏輯連貫性，證明其具備實(shí)用級的多輪交互能力。

2.4.3 交互體驗(yàn)（平均分85/100）：

· 響應(yīng)速度：批量執(zhí)行高并發(fā)查詢，實(shí)測結(jié)果顯示98%的查詢能在2秒內(nèi)返回結(jié)果，滿足高效辦公需求。

· 動(dòng)態(tài)更新能力：為驗(yàn)證知識庫的實(shí)時(shí)更新與即時(shí)生效能力，驗(yàn)收組在現(xiàn)場將最新的內(nèi)部管理文件《財(cái)務(wù)發(fā)票管理手冊》直接導(dǎo)入知識庫系統(tǒng)，隨即抽取手冊中修訂的關(guān)鍵條款進(jìn)行即時(shí)檢索測試，檢索準(zhǔn)確率達(dá)到100%。

驗(yàn)收評分

03 多方評價(jià)：知識庫助力企業(yè)發(fā)展

規(guī)劃設(shè)計(jì)部門的同事表示，知識庫為他們提供了豐富的設(shè)計(jì)資源和靈感。設(shè)計(jì)師靳桂龍說："以前做項(xiàng)目時(shí)，需要花費(fèi)大量時(shí)間查閱資料、尋找案例，現(xiàn)在則能夠快速找到相關(guān)的設(shè)計(jì)方案和技術(shù)資料，并通過人機(jī)交互，對項(xiàng)目有了很大的啟發(fā)性與創(chuàng)新性，大大縮短了設(shè)計(jì)周期。知識庫可以實(shí)時(shí)了解最新研究成果和行業(yè)動(dòng)態(tài)，不斷提升設(shè)計(jì)的前瞻性。"

項(xiàng)目管理中心總工程師田磊對知識庫贊不絕口："在工程施工過程中，AI大模型助手就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅，隨時(shí)為我們提供技術(shù)支持和解決方案。遇到施工難題時(shí)，只需在知識庫中搜索相關(guān)關(guān)鍵詞，就能找到類似的案例和解決方法，避免了重復(fù)試錯(cuò)，提高了施工效率和質(zhì)量。同時(shí)，知識庫中的安全管理知識，也讓我們的施工更加規(guī)范、安全。"

招投標(biāo)部門的負(fù)責(zé)人譚燕云認(rèn)為："知識庫中的招投標(biāo)案例和策略為我們制定投標(biāo)方案提供了重要參考，讓我們能夠更好地理解招標(biāo)文件要求，突出公司的優(yōu)勢和特色。"

內(nèi)控管理部門負(fù)責(zé)人田穎表示，知識庫在內(nèi)控管理工作中發(fā)揮了重要作用。"知識庫將公司的各項(xiàng)制度和流程進(jìn)行了系統(tǒng)化整理，方便員工查詢和學(xué)習(xí)，提高了制度的執(zhí)行效率，為企業(yè)的合規(guī)經(jīng)營提供了有力保障。"

企業(yè)知識庫的搭建是一項(xiàng)持續(xù)的任務(wù)，需要持續(xù)投入和不斷完善。實(shí)踐證明，知識庫不僅提升了企業(yè)的知識管理能力和創(chuàng)新能力，還為各業(yè)務(wù)板塊提供了有力的支持，增強(qiáng)了企業(yè)的核心競爭力。未來，我們將繼續(xù)優(yōu)化知識庫的內(nèi)容和功能，使其更好地服務(wù)于企業(yè)的發(fā)展，為生態(tài)修復(fù)行業(yè)的進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)。