博创软件企业知识管理平台深度融合DeepSeek大模型与RAG技术，为国网电力行业打造智能化知识管理平台，实现知识资产高效利用、业务协同创新与人才快速培养，为电力行业数字化转型提供核心支撑。

 

一、行业背景与现状:

1.信息孤岛严重
        国网电力企业内部技术文档、标准规范、项目报告等数据分散存储于OA、ERP、生产管理系统等独立平台，跨部门协作时需反复沟通，效率低下。例如，检修部门的历史故障记录与设计部门的图纸难以快速共享。

2.知识检索效率低

        查不到：文档命名不规范、存储路径混乱，导致用户难以定位所需内容（如设备检测报告）。

        查不准：电力文档专业术语复杂（如继电保护定值单），传统关键词检索匹配率低。

        查得慢：非结构化数据（PDF、图纸等）缺乏智能标签，需人工逐层筛选。

3.人才培养成本高

        新员工需掌握大量规程（如《电力安全工作规程》）和本地化案例，现有“师徒制”模式效率低且易因人员流动导致知识断层。

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二、知识管理+DeepSeek大模型应用的必要性:

1.解决信息碎片化
        通过统一知识平台整合分散数据，消除跨部门协作壁垒。

2.提升检索智能化水平

        DeepSeek大模型支持自然语言处理（NLP），实现口语化提问（如“某变电站跳闸处理方案”），精准匹配文档。

        语义联想推荐关联知识（如查询“变压器过热”时推送缺陷库与处理规程）。

3.加速知识沉淀与传承

        利用AI提取历史工单、会议纪要中的隐性经验，构建可检索的“知识图谱”。

        基于岗位场景推送学习路径（如配电岗推送《配网设备巡视要点》），缩短新员工培训周期。

4.满足电力行业安全需求
        通过本地化部署与数据加密技术，确保敏感信息合规可控。

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三、建设目标:

1. 打破信息壁垒

整合OA、ERP、生产管理系统中的文档资源，构建标准化企业知识库，统一数据检索入口。

实现跨部门数据实时共享，减少重复沟通成本。

2. 智能检索与决策支持

基于DeepSeek大模型的语义理解能力，支持多模态输入（文本、图像）与精准检索。

结合RAG（检索增强生成）模型，动态关联知识库内容，生成定制化解决方案（如故障处理流程）。

3. 知识沉淀与人才培养

构建覆盖设备、规程、案例的电力知识图谱（超数万节点），支持语义级推理（如“故障现象→原因→规程”）。

为新员工提供场景化学习路径，培训周期缩短50%。

4. 基于RAG模型的知识处理与智能交互

实现非结构化数据自动分类与动态标签生成，提升检索效率。

开发适配电力场景的交互界面，支持问答式知识传授（如设备参数查询）。

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四、应用场景:

场景1：智能故障诊断

流程：现场人员上传设备异常图像或描述，系统通过知识图谱关联技术参数、同类缺陷处理方案及专家经验，自动生成处置建议（如“检查散热片堵塞，参考案例CT-2023-045”）。

价值：故障处理效率提升35%，减少人为误判风险。

场景2：跨部门协同作业

流程：运维部门实时调取设备故障案例库，调度部门快速匹配安全规程，通过统一平台实现数据互通。

价值：跨部门协作效率提升40%，缩短应急处置时间。

场景3：新员工赋能

流程：根据岗位自动推送标准化作业流程、本地化案例库及考核题库，结合问答交互模拟实操演练。

价值：隐性知识沉淀率超80%，上岗周期缩短50%。

场景4：智能知识检索

流程：用户输入“去年某变电站跳闸方案”，系统自动解析语义，匹配工单记录、规程文档及专家经验。

价值：检索准确率提升60%，平均响应时间缩短至3秒内。

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五、预期效益:

业务价值：隐性知识沉淀率超80%，跨部门协作效率提升40%。

经济效益：每年减少重复检索工时约10万小时，节约成本超500万元。

技术成果：形成行业领先的“AI+电力知识管理”标准，助力新型电力系统建设。