面对海量企业文档与复杂流程，中国铁塔探索出一条新路径。其结合知识图谱与书生大模型打造的智能体，不仅大幅提升知识获取效率，更验证了该技术在垂直行业的可迁移性，为大型企业的智能化升级提供了可行的解决方案。
智能速览
系统整合了知识图谱与RAG技术，构建闭环知识体系。
已接入超11200份文档，成为集团内部调用量第一的应用。
基于InternVL模型创新流程图解析，解决了多模态关系抽取难题。
具备DeepResearch能力，可进行跨文档的深度研究与分析。
正从知识问答向任务执行演进，打造业务流程协作者。
精华内容
如何让大模型真正理解企业复杂的流程与规范？中国铁塔的实践提供了一个样板，将技术难题拆解为可执行的模块化方案。
核心架构
整体方案基于自研平台构建，以书生大模型为核心，形成“知识构建—存储检索—模型推理—应用编排”的闭环。
在知识存储层，采用“向量+图谱”的双重检索模式，兼顾语义与结构化信息，实现了高效精准的知识定位。
流程图解析
针对流程图这一难点，团队基于InternVL多模态模型进行了三级微调，从通用基础到行业场景再到流程细节逐步优化。
同时引入动态对齐机制，解决了视觉节点与文本标注的语义错位问题，显著提升了流程知识的抽取准确性。
从问答到执行
系统不仅限于问答，还集成了工具调用与任务编排能力，能够主动执行数据处理、文件生成等任务。
通过“智能执行+人工把控”的协同机制，在保障效率的同时，确保了高风险操作的安全合规，推动智能体向“行动助手”演进。
落地成效
该知识智能体自2025年4月上线后，集团内部调用量稳居第一，处理了超过11200份文档。
系统有效减轻了一线员工的重复性工作负担，验证了方案在通信运营、能源服务等垂直场景的可迁移性与扩展性。
中国铁塔的实践证明，大模型与知识图谱的深度融合，是解决企业级知识管理难题的有效路径。未来，随着流程智能体的成熟，AI将从知识助手进化为业务协作者，为更多行业带来颠覆性变革。
