从幻觉到可信，DeepSeek+工业Agent如何让千万量级的输出实现高准确率？

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PDF 等图片格式数据转化为文本格式，以便大模型处理。往上一层是 AI 能力平台，集成小模型 NLP 组件、向量组件、检索解析器及文本切片、文档生成等通用组件 。

再往上是产品层，主要包含三个方向：

• Agent AIGC 构建工业企业内部自定义应用 。例如开发产品问题解决助手，可自动检索历史设计文档、工单记录并提供处理建议，供现场维修人员或专家参考执行。此外还包括企业内部报销助手、翻译助手、邮件回复助手等多种实用应用，满足工业企业多样化需求。

• 第二是知识智能平台，能够为所有产品提供底层知识支撑 。大模型想要实现优质服务与更佳效果，需要重视底层知识建设，唯有依托高质量知识与数据集，方可避免大模型产生幻觉，并在应用中更贴合业务需求。

• 第三是智慧营服平台，在完成知识构建与大模型应用开发后，可赋能客服场景 。如家电企业对外提供客户服务时所需的文本机器人、电话机器人、在线客服等产品线。

顶层是大模型应用层，以下选取典型案例进行说明。

首先是设备履历库，用于管理设备全生命周期信息，包括安装时间、维修记录、运检时间及设计使用寿命等。当设备出现问题时，大模型可以检索设备履历库，基于历史记录提供处理建议。

其次是经销商管理场景，例如为车企构建经销商知识库，可帮助经销商解决车辆使用与维修过程中遇到的专业问题。此外还有数字助手应用，为某外企打造的内部数字助手，集成发票报销、票据处理、财务问题解答等财务相关A gent ，形成财务数字员工，同时覆盖研发、工业生产等领域，对外提供数字化服务。

工业领域智能知识中心与大模型结合可实现以下应用：

在营销与服务层面，面向 ToC 或 ToB 业务场景，通过大模型与知识库协同，可解决用户咨询响应问题，大幅降低服务成本并缩短客户响应时间。在营销拓展方面，改变传统人力主导模式，借助电话机器人或坐席辅助工具，依托大模型与知识库提升业务拓展效率、降低人力成本。

在内部培训与支撑层面，企业内部知识可以通过大模型转化成培训课件、业务考题及模拟对练场景，为员工成长提供系统化赋能支持。

在研发生产制造层面，设备设计时查询国标参数、过往设计资料等需求，可通过大模型检索历史内容提供支撑。在生产检修环节，设备后续运维、检测工作也能借助大模型提升效率。

以下是工业领域A gent 应用建设路径示意图。

企业级A gent 与To C 端的A gent 存在差异，以M anus 为例，其流程编排与插件调用均可自主完成，优势在于用户仅需提出诉求，系统便能自行编排流程，并在各节点自动调用搜索、文档问答、文档生成组装等功能

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