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未小范｜在传统行业扎根，在云计算与 AI 里持续进化的工科产品经理

过去一年，工程行业对 AI 的讨论很多——图纸识别、算量自动化、项目管理智能化、BIM 自动建模……

但如果你问我：最容易在企业真正落地、使用范围最广的 AI 应用是什么？

我的观点是：企业私有知识库智能问答。

它不是“未来”，已经是绝大多数工程企业 2024–2025 的第一阶段 AI 项目。

为什么工程企业最需要“私有知识库问答”？

工程领域有一个共同特点：资料密集、知识零散、信息壁垒严重。

比如：

• 历届项目方案、投标文件
• 施工组织设计、安全技术交底
• 历年竣工资料
• 规范、图集、标准（GB、JGJ、CECS……）
• 专业经验沉淀（典型问题、处理方式）

这些知识：

• 不在大模型的训练集中
• 内容专业、逻辑复杂
• 涉及企业机密或项目隐私
• 员工找不到、不知道、不敢问

于是就出现了一系列问题：

• 新人入职要“从老员工身上榨知识”
• 找一个规范条文需要翻几十页 PDF
• 项目之间知识无法复用
• 内部经验永远躺在文件夹里

而 私有知识库智能问答，恰好解决的就是这个长期痛点：

让所有员工可以像问 DeepSeek / ChatGPT 一样，问企业自己的知识。

知识库问答系统到底能做什么？

它并不是简单的“全文搜索”，而是一个类 DeepSeek / ChatGPT 的企业级 AI 知识助手。

下面是工程企业最常见的 6 类使用场景：

① 规范/图集智能问答

输入一句话：

• “高层住宅楼剪力墙最小厚度是多少？”
• “混凝土保护层最小值在哪个规范？”

AI 会自动：

• 找到对应规范条文
• 进行解释
• 指出例外条件
• 给出标准引用出处

② 企业项目资料问答

输入：

• “我们去年做的 XX 商业项目，桩基方案是怎么做的？”

AI 自动从你们的历年资料中提取答案。

③ 技术交底/施工方案自动生成

输入：

• “三层框架结构吊装施工要点怎么写？”

AI 根据企业以往模板直接生成可用文档。

④ 内部 SOP / 工作流程问答

新人问：

• “我们公司 Revit 模型提交有哪些要求？”
• “新项目立项流程是怎样的？”

AI 一秒回答，还给出来源文件，再也不用到一大堆文件里翻好久。

⑤ 项目现场问题快速检索

输入现场问题：

• “钢筋绑扎跳仓有什么风险？怎么处理？”

系统自动匹配到知识库中企业过去类似案例，并给出一个参考处理建议。

⑥ 内部培训与知识传承

将企业内部技术专家的经验，一键沉淀为 AI 可调用的知识，发挥企业知识资产的共享应用价值。

私有知识库智能问答如何实现？

绝大多数企业级智能问答系统采用 RAG（检索增强生成）。

下面用工程人的语言，把它讲明白：

1）资料上传与预处理

把 PDF、Word、图纸说明、规范等上传系统。 系统会自动：

• OCR 识别
• 分段切片（Chunking）
• 去掉目录、无效文本
• 图形转文字

2）向量化存储

将每一段内容转成“语义向量”，存入向量数据库（如 Milvus、Faiss）。

通俗理解：AI 不靠关键词找内容，而是靠“意思相似度”找到知识。

3）智能检索（关键词 × 语义双路）

用户提问后，系统会同时做两件事：

1. 语义检索：找到“意思相近”的片段
2. 关键词检索：防止专业名词遗漏

最终组合成一组“高相关度文本片段”。

4）大模型回答（LLM 生成）

调用本地或私有化部署的大模型（DeepSeek/Qwen），基于检索到的资料生成回答。

这里的重点是：

• 模型不会“乱编”
• 只能依据检索到的文本回答
• 输出可靠性比通用大模型高太多

5）可追溯

每一个答案，都能显示：

• 来源文件
• 页码
• 原文片段

工程企业最看中这一点：可追溯 = 可审查 = 可落地。

私有 AI 知识库效果到底怎样？

基于我们今年帮助企业部署的一体机 + 云平台 + 知识库系统，这里总结出最典型的效果变化：

1. 新人培训效率提升 50–70%

大量问题直接问系统，不再“烦老员工”。

2. 规范查找从 10 分钟 → 10 秒

工程师普遍反馈：“找条文再也不用翻 200 页的 PDF 了。”

3. 项目之间知识复用率提升超过 80%

以前项目经验“沉没”，现在可随时调用。

4. 文档生成效率提升 3–5 倍

技术交底、方案初稿、SOP 由 AI 自动生成，再由工程师修改。

5. 企业知识资产首次“结构化、可检索”

过去资料堆在硬盘里，现在真正能被利用。

企业想做“私有AI知识库”，应该怎么落地？

结合我们过去与几十家工程企业的合作经验，总结成一套可直接照搬的落地路径。

第一步：明确你要解决的业务场景

最常见的 3 类：

1. 规范/图集问答场景
2. 企业内部资料的问答
3. 文档自动生成（交底/方案/SOP）

建议从低风险、大家都能用的规范类知识开始。

第二步：确定部署方式（安全优先）

你可以选择：

① 本地一体机（离线部署）

• 不出网，最高数据安全
• 工程行业最常用
• 适合国企/央企/大型工程公司

② 私有云/内网部署

• 部署在公司的专属云
• 可控性强，易运维

③ 混合模式

• 模型在本地
• 文档在私有云知识库

之前没接触 IT 的工程人看到这里可能会有点疑惑，这三种模式的区别是什么？这里先用一张表先简单给大家说下，大家如果感兴趣，我会在后续文章中深入讲解。

我们提供的方案一般是：“一体机 + 云平台 + 模型 + 知识库应用”的开箱即用组合。

如果大家的企业对数据安全保密没有特别要求，那建议前期先采用调用API的方式去做 AI 应用场景的探索。

当验证AI确实能在实际业务中发挥很大价值，企业又对数据安全很重视，可以考虑采购硬件做本地部署。

第三步：选择模型（参数量 & 机器配置）

工程行业常见搭配：

• DeepSeek 7B/32B/70B/671B（国产 & 推理快）
• Qwen 系列（中文能力强）
• Llama 系列（英文资料）

服务器配置会直接影响：

• 吞吐量
• 并发数
• 响应速度

我们会根据企业规模提供：20–600 人企业的标准 GPU服务器 配置方案。

第四步：文档清洗 & 数据治理（最重要）

90% 的效果来自这一步：

• 文件命名规范化
• PDF 页码修复
• 非正文内容过滤
• 按专业拆分 chunk
• 跨文件关联处理

做得好，系统能回答得像“内部专家”； 做不好，效果会大打折扣。

第五步：上线应用 & 持续优化

核心指标：

• 命中文本率
• AI 回答准确率
• 员工使用量
• FAQ 自动扩展

上线后一般 1–2 个月就能稳定。

未来趋势：工程企业的“超级知识中台”

我们观察到一个趋势：

私有知识库不是一个工具，而是企业的“第二大脑”。

未来将形成一个统一平台：

• 规范 × 图集
• 历年项目资料
• BIM 模型
• 施工影像
• 经验案例
• 文档模板

全部统一管理，并且：

任何角色（管理、设计、施工、造价）都能随时向 AI 询问。

它会是工程行业数字化最核心的中台，最强大的“第二大脑”。

提到第二大脑，我联想到去年在 得到 APP 上看过的一本书叫《第二大脑》，在这里也推荐给大家，感兴趣的可以去读下，这里就不透露过多细节啦～

结语

工程行业不是缺 AI，而是缺“能落地的 AI”。

企业私有知识库问答，是我了解到的应用最多、落地效果最明确、也是我参与最多的一类 AI 项目。