基建行业项目周期长、风险因素复杂、决策依赖大量非结构化文档(如可研报告、环评批复、地质勘察报告),传统人工研判方式效率低下且难以量化风险。中汽中心数字业务部结合大模型技术,立项建设该平台,旨在通过AI辅助风险评估、市场商机挖掘和需求预测,为管理层提供数据驱动的决策支持,降低项目投拓阶段的信息不对称风险,提升投资决策效率与准确性。
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基建行业项目周期长、风险因素复杂、决策依赖大量非结构化文档(如可研报告、环评批复、地质勘察报告),传统人工研判方式效率低下且难以量化风险。中汽中心数字业务部结合大模型技术,立项建设该平台,旨在通过AI辅助风险评估、市场商机挖掘和需求预测,为管理层提供数据驱动的决策支持,降低项目投拓阶段的信息不对称风险,提升投资决策效率与准确性。
风险评估与市场洞察:利用大模型分析基建行业多维度数据,实现项目风险自动评估与市场商机挖掘,辅助管理层决策效率提升 40%
智能需求预测:基于历史数据与对话上下文,构建需求预测模型,准确率达 89%,优化资源调配
智能对话系统:开发垂直领域智能聊天机器人,支持自然语言查询业务数据,降低用户操作门槛 60%
RAG系统构建:采用pgvector向量数据库实现文档语义检索,结合LangChain构建完整的RAG流程
技术架构:FastAPI提供高性能异步接口,React18构建响应式前端,PostgreSQL存储业务关系数据
AI智能体架构:基于LangChain与LangGraph构建复杂Agent工作流,实现业务逻辑的自动化编排与多智能体协作
全栈开发:使用FastAPI + React 18构建高性能前后端系统,PostgreSQL + pgvector存储业务数据与向量嵌入
服务部署:负责Linux + Docker环境下的服务部署,配置Nginx反向代理与负载均衡,利用Kafka处理异步消息队列
大模型集成:接入主流大模型API,通过Prompt工程与RAG检索增强技术,优化模型在垂直领域的表现



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