垂类行业大模型与智能体 | 熵泽智能

方案背景与痛点分析 (Background & Pain Points)

“通用模型懂诗歌，但不懂阀门；懂代码，但不懂企业的审批流。”

虽然通用大模型（如DeepSeek，豆包等）具备海量知识，但在企业实际落地中存在“最后一公里”的鸿沟：

缺乏行业知识：无法理解特定行业的术语、规范（SOP）和隐性经验。
幻觉风险：在严谨的工业或金融场景下，一本正经的胡说八道是不可接受的。
数据孤岛与流程割裂：模型是一个“大脑”，但缺乏操作企业ERP、MES、CRM系统的“手脚”。

熵泽智能的使命：构建“行业大脑（Vertical LLM）” + “数字员工（Agents）”，将通用的智能转化为实实在在的行业生产力。

解决方案总体架构 (Solution Architecture)

第一层行业数据基座 (The Data Foundation)

多模态数据清洗：聚合企业内部的文档（PDF/Word）、数据库（SQL）、传感器时序数据及行业知识图谱。
隐私计算与安全：确保企业核心数据不出域，支持私有化部署或VPC专有云部署。

第二层垂类行业大模型 (The Vertical LLM) —— “行业专家大脑”

领域增量预训练 (Domain Pre-training)：注入行业教科书、专利、技术标准，让模型“懂行话”。
指令微调 (Instruction Tuning)：基于企业历史高质量业务问答对（QA）和操作日志进行微调，让模型“懂业务”。
RAG (检索增强生成) 引擎：外挂实时企业知识库，确保回答的准确性和时效性，解决幻觉问题。

第三层自主智能体开发框架 (Entrose Agent Framework) —— “超级连接器”

任务规划 (Planning)：将复杂的业务目标拆解为子任务链（CoT, Chain of Thought）。
工具调用 (Tool Use)：封装企业原有IT系统（API），赋予模型查询库存、发起审批、控制设备的权限。
记忆机制 (Memory)：具备短期对话记忆和长期用户画像记忆，实现个性化服务。

第四层企业业务场景 (Enterprise Scenarios)

智能交互：也是用户接触层，包括PC端工作台、移动端App、嵌入式设备界面等。

核心功能与技术亮点 (Core Capabilities)

从“通用”到“专用”的模型训练流水线

我们不从零训练基座，而是站在巨人肩膀上进行 “行业对齐”：

知识蒸馏：提取行业专家头脑中的隐性知识，转化为结构化数据。
SOP数字化：将企业的标准作业程序（Standard Operating Procedures）转化为模型的System Prompt（系统提示词）。
反馈强化学习 (RLHF)：让企业专家对模型输出进行打分，持续优化模型表现。

熵泽智能体（Agent）开发框架

这是连接模型与业务的桥梁。我们拥有自主知识产权的框架，支持 “零代码/低代码”编排：

意图识别路由：自动判断用户需求是需要查文档、查数据还是执行操作。
多智能体协作 (Multi-Agent)：
- 分析员Agent：负责读取报表，发现异常。
- 决策Agent：基于异常提出建议方案。
- 执行Agent：调用钉钉/企微接口发送预警，并写入ERP系统。

应用场景

场景一：工业/能源设备的智能运维

传统痛点：故障排查依赖老师傅经验，文档检索慢。

熵泽方案：

输入：现场工程师语音描述“3号泵机震动异常，错误码E402”。
处理：垂直大模型检索维修手册 + 历史维修工单 + 实时传感器数据。
输出：给出Top 3故障原因及图文并茂的维修步骤，并自动生成维修工单。

场景二：企业经营数据分析助手

传统痛点：老板看数需要找IT写SQL，等待周期长。

熵泽方案：

输入： “帮我分析上个月华东区的销售下滑原因，并对比去年同期数据。”
处理： Agent自动编写SQL查询数据库 -> 调用Python生成图表 -> 生成分析报告。
输出：一份包含图表和文字洞察的完整PDF报告。

场景三：自动化合规与审计

传统痛点：合同审核、标书制作耗费大量人力，且容易出错。

熵泽方案：模型学习最新的法律法规及公司红线标准，自动对上传的合同进行风险批注，并修正条款。