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背景：AI 工业化浪潮下的知识管理困局

2025年，某全球领先的工业设备集团（以下简称“客户”）在拥抱 AI 大模型的过程中遇到一些棘手的落地挑战，包括：

知识碎片化：设备手册、维修记录、材料报告分散在 15+ 个孤岛系统，工程师需跨平台检索耗时严重，DeepSeek 等大模型无法直接访问和利用这些关键数据；

大模型“幻觉”问题显著：由于缺乏对私域知识的校验机制，通义千问、DeepSeek 等大模型的回答经常出现猜测性内容，无法满足工业场景对精准性和可靠性的高要求；；

推理黑箱化：传统 AI 工具无法解释“为何推荐该解决方案”，影响工程师信任度。

客户急需构建可解释、可沉淀、可进化的知识中枢，能够将 DeepSeek 与其私域数据无缝连接，并解决大模型的“幻觉”问题，实现故障排查从“人工经验”到“智能推演”的跨越。

解决方案：基于悦数 Graph RAG 构建「工业知识排障问答系统」

为应对上述挑战，客户基于悦数 Graph RAG 的核心能力——Fusion Graph RAG 技术，打造了「基于图和多级智能体的动态排障知识问答系统」。以下是该方案的核心亮点：

混合增强检索，让工程师快速找到答案

悦数 Graph RAG 通过以下三引擎协同工作，帮助客户显著提升了知识检索的全面性和准确性：

图增强搜索：利用知识图谱关联设备故障与零件、历史工单等信息，快速定位问题根源；

向量检索：支持非标手册语义匹配，精准召回相关文档段落；

BM25 关键词定位：针对标准文档，提供高精度的关键词召回能力。

此外，平台还支持多模态融合 ，能够联合索引 PDF 图纸、JPG 电路图、Excel 参数表等多种格式文件，确保所有关键信息均可被高效利用。

知识集索引

动态推理工作台，让 DeepSeek 决策更透明、更可信

传统 AI 工具的“黑箱”式推理常让工程师对其推荐结果产生怀疑。而悦数 Graph RAG 的动态推理工作台为客户带来了全新的体验：

大模型协作：

使用通义千问生成自然语言报告，便于工程师快速理解问题；

部署 DeepSeek-R1 进行多步骤逻辑推演，确保推理过程严谨可靠。

决策可视化：实时展示答案生成路径，如“关联图谱节点→参考文档段落→逻辑推导链”，让工程师对 AI 的推理过程一目了然。

工业级安全底座，保障敏感数据零外泄

悦数 Graph RAG 为企业提供工业级安全底座 ，彻底解决客户对敏感数据泄露的担忧：

本地化知识蒸馏：所有数据均在客户本地处理；敏感数据经图谱化处理后脱敏上链，支持字段级权限管控；

离线弹性扩展：基于 GPU 集群的弹性架构，支持后续扩展至 PB 级知识管理需求，满足企业长期发展需要。

技术成果

通过悦数 Graph RAG，客户不仅解决了知识碎片化和大模型幻觉的问题，还大幅提升了故障排查效率和决策透明度。以下是客户从中获得的核心价值。

效率跃升：重型机械故障平均排查时间从 8 小时降至 18 分钟，新人培训周期压缩至 2 周；

知识沉淀：沉淀 23 类设备、7000+ 故障场景的推理逻辑，形成企业数字资产；

行业认可：入选《2024中国"大模型+知识管理"最佳实践案例15强》，成为工业 AI 标杆。