为企业构建企业级私有知识库，通过知识问答的方式，满足用户对领域知识、管理知识、新闻知识及跨专业信息的精准快速检索需求。这种高效、智能的知识顾问，不仅提升了工作效率，还促进了企业内部信息的共享与流通，助力企业实现智能化发展。

业务场景

营销/人资知识问答，提升工作效率，支撑生产力变迁

设备运检知识助手，助力钻井/风机设备安全高效运行

法律法规知识问答，促进法律咨询与援助，推动法律实践与创新

设计图纸知识问答，助力智能辅助设计和智能设计评审，提升设计效率

为企业构建基于数据库的数据统计分析问答。通过NL2SQL将人类自然语言转化为结构化查询语言，结合具体的应用需求，生成SQL语句、数据统计结果、数据分析图表及对于图表的解析等。应用于对话式BI分析和SQL辅助生成，降低业务分析门槛，提升数据库维护效率。

业务场景

员工数字助手，辅助高效办公和智能决策

语音指挥中心，企业级高效指挥作战平台

业务诊断助手，助力业务人员快速数据分析，业务洞察

电价查询助手，提升营销部们电价查询业务效率

设备状态查询，辅助设备运维部门设备健康管理

为企业构建智能体应用，后端打通业务数据和业务模型，结合领域知识，融入业务场景，集成散落在不同系统里的应用，前端以问答的形式进行快速交互，根据用户的需求和指令，调用相关的服务，执行特定的操作，将大模型能力嵌入企业业务中，帮助客户提高业务生产力。

业务场景

设备故障诊断智能体，助力精准定位并处理设备故障

出题考评智能体，智能出题，助力科学考评

电价异常分析智能体，助力电价异常识别及快速处理

供应商评估分析，供应商履约能力综合评估

根据用户需求快速生成结构清晰、内容丰富的稿件，使得用户能够轻松应对各类写作任务。此外还支持智能会议纪要、文档智能解读、文稿审阅与校对、文档格式转化、语音文字互转等。基于大模型的智能办公应用，有效提升办公效率，助力企业办公智能化升级。

业务场景

智能编稿，快速生成结构清晰、内容丰富的稿件

智能文档解读，辅助用户快速提取所需内容

文稿审阅与校对，辅助快速审阅文档、校对文档

语音文字转换，文档格式转换，快速办公助手

为企业提供基于大模型的语料库建设方案，非结构化数据提取、解析、存储，知识检索等知识统一管理。实现元数据自动感知、关系自动发现、智能标签等智能化数据治理，提升数据治理效率。

业务场景

语料库建设，非结构化数据提取、解析、存储、知识统一管理

知识检索，非结构化数据知识快速检索、获取

智能治理，元数据自动感知、关系自动发现等

智能标签，根据任务描述与标注示例，智能打标签

客户需求

随着某大型能源企业规模的扩大和业务范围的拓展，人资部门所管理的知识量呈爆炸式增长，知识的碎片化、多样化、获取难度以及保护问题日益凸显。首先，知识碎片化的现象严重制约了人资业务的效率，人资知识处理难。其次，人资专业文档的多样化格式和巨大数量进一步增加了知识检索的难度。再者，知识获取的门槛高、灵活性和及时性不足已成为制约员工发展和企业创新的重要因素。此外，知识共享的方式有限也限制了知识的传播和价值发挥。目前以线下共享为主、线上共享为辅的模式，使得知识的价值放大效应不明显。这些人资业务痛点制约了企业的整体竞争力。

解决方案

为了应对这些挑战并抓住机遇，该单位积极推动数智人资知识服务的建设，基于美林Tempo大模型应用及管理平台，通过建设人资专业知识库、基于大模型技术构建人资专业知识智能问答、文件精读及内容检索，知识监测分析等核心功能，从而提升知识获取效率、促进知识共享和保护、实现知识问答服务。

项目成果

客户需求

央企某研究院的党建工作坚持服务生产、融合业务，以增强企业竞争实力为目标，面临了多方面的问题与困境，包括：各业务融合度低， 党建知识引领业务方向及辅助决策作用不明显；党建培训和业务融合性不够；工作智能化程度低，各专业知识获取难、共享难；文字类工作多且杂；知识深度挖掘效率低，质量难以保证。管理工作穿透度低，决策层难以及时洞察专业层关心的问题。跨部门协同难，传统协同方式协同难、审批效率低、沟通成本高，任务执行进度难以及时掌握。

解决方案

“党建+数智升级”工程，基于美林Tempo大模型应用及管理平台，建设内容包括：构建“党建+业务”全景知识库、构建基于大模型的知识问答应用、构建基于大模型的智能编稿应用、构建新闻小助、8大业务应用建设，实现跨部门业务全流程闭环管理，建设党建+业务知识共享及应用平台。

项目成果

客户需求

某工业设备制造企业，设备故障诊断业务痛点主要包括以下三个方面：(1)缺乏有效的故障知识积累和利用：企业积累了大量的故障处理经验或措施，但此类经验却没有得到有效地总结、沉淀和利用。(2)排故查询匹配效率低下：无排故辅助系统，或仅支持基于故障类型、现象等关键词的模糊查询、文本分词匹配，准确率不高，仍需运维人员人工识别。(3)缺乏智能分析和总结能力，运维人员仍需对大量信息进行进一步剖析和总结。

解决方案

为了解决上述设备故障诊断及运维方面的业务痛点，基于美林Tempo大模型应用及管理平台，建设了大模型技术加持的设备故障诊断应用智能体。不仅充分利用了大模型在自然语言理解和生成方面的卓越能力，还结合了机器学习“小模型”在特定业务领域的精准预测优势。同时集成了知识库的共享与查询能力，通过工程化手段将此类技术与设备监测、诊断与运维类业务场景深度融合，从而满足设备故障诊断的深层次应用需求。

项目成果

这一项目为企业带来了前所未有的运维体验。其卓越的应用成效，具体展现在以下几方面：
• 显著提升诊断准确性，降低运维成本：设备故障诊断准确性显著提升，有效减少了非计划停机时长和故障率，降低运维成本，节省资金同时提升了运营效率；
• 知识积累，智慧传承：支持设备诊断及问题排查经验积累与更新，建立知识沉淀机制，使得企业的运维智慧得以传承与发展；
• 大模型应用，竞争力飙升：通过设备智能诊断大模型的应用，运维能力全面提升，企业在行业内的影响力与竞争力得到了显著增强；

客户需求

某电网办公室工作存在以下问题：（1）编稿方面，人员水平参差不齐，乏智能化工具支撑，结果质量难保证；（2）各类文体多且复杂，未实现在线复用；（3）办公室知识智能管理智能化程度不高，知识管理难、获取难、共享难；（4）各类报告校稿以人工为主，效率低。

解决方案

通过构建基于大模型的智能编稿应用，提升了编稿的质量和效率，支持文稿校对、语音播报等提升了校稿的准确性和规范性，并且通过提供模板管理功能，沉淀了不同文种的提示词模版资产。

项目成果

这一项目为员工带来了全新的办公体验，极大提升了员工的办公效率，具体价值如下：
• 沉淀各类文档模板，模板资产统一管理、复用，提升企业文档编制的规范性；
• 办公室人员编稿基于已有模板微调修改，效率更高，新人写的文档，质量有保障，扩展编稿人知识边界，稿件质量更高；
• 能够帮助编稿人员生成大纲、目录、生成正文内容，还能进行文字扩写和润色，提升编稿的效率，扩展编稿人员能力边界；
• 智能校稿，把编稿人员的重复性枯燥的工作，快速完成，让编稿人员专注于其他高价值工作。