企业级大模型智能体平台落地产品系统

某大型制造集团员工超 3000 人，制度、流程、IT 支持类咨询量大且高度重复，知识分散在数千份受控文件中，员工找流程靠问人、IT 人工工单积压严重。立项旨在建设企业级大模型智能体平台，以 RAG 与多智能体技术实现"知识问答 + 流程办事"的自动化，降低人工支持成本、缩短响应时效，并沉淀企业知识的统一问答入口。

平台包含六大功能模块。①企业知识库：PDF/Word/扫描件 OCR 解析、语义切片、Milvus 向量与 ES 关键词混合检索、Rerank 精排；②多智能体编排：意图识别路由、Planner 任务规划、Executor 工具执行、Reviewer 引用核查四角色框架；③工具网关：打通 ITSM、HR 等内部系统 API，支持工单查询与自动建单；④多端接入：企业微信工作台、Web 门户、开放 API 与 ITSM 工单集成；⑤评测运营：1200 条评测集、badcase 标注-归因-回归闭环、Token 成本统计；⑥安全合规：经销商式权限管控、敏感信息脱敏、会话全量审计。

我负责平台总体架构与 RAG 链路设计，主导检索与生成质量优化，带领 4 人团队完成交付。技术栈为私有化部署的 72B 量化主模型、BGE-M3 向量模型、Milvus、企业微信集成。亮点是"问答 + 办事"双链路设计与 Reviewer 引用核查机制，高频问题回答准确率从 84.2% 爬坡至 92.5%，IT 人工工单量下降 42%（1240→719 单/月）；难点是企业扫描件文档的解析质量治理，以及多系统工具调用链路的稳定性与失败重试保障。