“智能煤炭采購與儲備場地融合調運系統方案” 圍繞煤炭采購、儲備以及場地融合調運這幾個關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)展開，后續(xù)內容將詳細闡述如何通過智能化手段，優(yōu)化煤炭從采購到儲備再到場地調運的全流程業(yè)務，以提升煤炭供應鏈的效率與協同性。

本頁內容清晰呈現了方案的六大核心板塊。從闡述項目開展的背景和要達成的目標出發(fā)，后續(xù)會依次講解支撐系統的技術方案、系統本身的架構及核心能力，再說明系統如何部署以及數據安全如何保障，接著給出實施計劃和相關報價，最后對方案進行總結并凸顯其價值，整體邏輯層層遞進，能讓受眾快速把握方案的整體脈絡與重點內容。

一方面，點明傳統煤炭采購模式效率低、成本高的痛點，凸顯技術優(yōu)化的緊迫性；另一方面，闡述整合 DeepSeek 人工智能技術的價值，既為煤炭采購與調運效率提升提供技術支撐，能通過系統模型輔助采購決策、優(yōu)化合同簽訂與交付全流程，又可賦能煤炭行業(yè)，助力能源公司實現采購流程智能化升級，進而提升整體效率與效益，為后續(xù)方案的展開提供了必要性與技術基礎的背景鋪墊。

要構建智能決策系統，涵蓋煤價預測、調運優(yōu)化、動態(tài)報表生成、前瞻性采購計劃這四大模塊。

系統需全面覆蓋煤炭采購關鍵環(huán)節(jié)，達成全流程智能化決策支持。

借助智能化手段，大幅提高煤炭采購與調運的效率和效益，降低風險。

自然語言交互層：用戶能用自然語言描述報表需求，系統借助 DeepSeek，結合自然語言理解、知識圖譜以及預訓練語言模型（如 BERT、GPT - 4），還有檢索增強生成（RAG）技術，從煤礦數據庫調取核心數據，實現用戶與系統的自然交互，快速生成精準報表。

私有化知識增強：通過 Apache Kafka 處理實時數據流，結合 Elasticsearch 建立統一數據索引層，部署企業(yè)專屬數據庫沉淀內部運營規(guī)則文檔，微調訓練提升 DeepSeek 對業(yè)務術語的理解精度；基于 React + D3.js 打造低代碼交互的可視化配置界面，允許用戶拖拽字段生成自定義分析視圖，從而整合多源數據，提升系統對業(yè)務的理解和響應速度，同時提供靈活自定義分析功能。

智能模板生成：利用 DeepSeek 的文本生成能力，根據用戶歷史使用偏好自動推薦圖表類型，支持多模態(tài)輸出，自動生成包含數據解讀文本和可視化圖表的交互式報告（HTML/PDF），提升報表生成的智能化水平，為用戶提供更直觀、易理解的分析結果。

需求預測升級：接入 DeepSeek R1 模型的時序預測模塊，分析歷史采購訂單、運輸時效數據，預測未來 72 小時區(qū)域需求波動（誤差率<5%）；結合衛(wèi)星遙感數據（煤礦開工率熱力圖）動態(tài)修正預測結果，實現 “宏觀政策 + 微觀生產” 雙驅動決策，助力企業(yè)提前布局，優(yōu)化采購計劃，降低庫存成本與缺貨風險。

多模態(tài)決策特征融合：構建 Transformer - Based 多模態(tài)編碼器，通過 DeepSeek 融合歷史采購數據（結構化）、合同文本（非結構化）、運輸軌跡（時序）、網絡信息、政策信息等多源信息；以采購成本、庫存周轉率、運輸時效等為獎懲因子，訓練動態(tài)決策代理（Agent）。技術上，用 RoBERTa 提取合同條款中價格波動風險關鍵詞，通過 Graph Neural Network（GNN）建模礦點 - 電廠 - 運輸節(jié)點關系，融合多源信息構建全面決策模型，提升決策科學性與準確性。

強化學習與運籌學協同優(yōu)化：采用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法訓練采購策略，目標函數融合成本（線性規(guī)劃）與風險（蒙特卡洛模擬）雙指標；通過 DeepSeek 實時監(jiān)測運輸延遲告警（如暴雨導致鐵路停運），自動觸發(fā)替代路線計算與供應商備選清單推送，強化學習與運籌學結合，優(yōu)化采購策略，降低風險與成本，保障采購與調運過程的穩(wěn)定與高效。

多源數據治理：利用 DeepSeek 對接專屬煤市數據庫，整合煤炭市場監(jiān)測價格、煤礦產能、火電企業(yè)日耗等 12 類高頻數據，實現分鐘級數據更新；借助 DeepSeek 數據清洗模塊自動修復異常值，為煤價預測提供高質量數據基礎，提升預測準確性。

多模態(tài)時序預測模型：采用 LSTM - Transformer 混合模型為核心架構，LSTM 捕捉短期波動，Transformer 建模長期趨勢與跨數據源關聯；通過 TSFresh 庫自動提取產能、庫存、價格、政策、運輸等時序特征，并用 SHAP 值量化各因子貢獻度，精準捕捉煤價波動趨勢，提升預測精度與可解釋性，為決策提供有力依據。

指數融合技術：運用 Graph Attention Network（GAT）構建長纖維指數與其他公開指標的隱含關聯，形成異構數據對齊層；基于 Kalman 濾波建立實時校準機制，動態(tài)修正預測值與實際交易價格的偏差，提升預測的穩(wěn)定性和準確性，助力企業(yè)優(yōu)化采購策略。

聚焦 “多因子價格預測”，從三個維度詳細闡述相關技術與方法：

一、流式特征工程

借助 DeepSeek 實時計算鋼鐵產量、發(fā)電量等外部數據，動態(tài)生成滑動窗口統計量，比如過去 24 小時區(qū)域發(fā)電量環(huán)比變化情況。同時，系統會自動生成特征重要性報告，篩選并淘汰貢獻度低于 1% 的冗余特征，像 “建材企業(yè)數量對預測無顯著影響” 這類特征就會被剔除。通過實時計算外部數據、動態(tài)生成并優(yōu)化特征集，能夠有效提升預測模型的性能與效率，保障模型的準確性和穩(wěn)定性。

二、聯邦學習（FL）數據融合

采用橫向聯邦學習框架，在嚴格保護電廠私有數據的前提下，聯合多方來訓練全局模型。為解決產能、發(fā)電量等低頻數據的稀疏性問題，利用 GAN 生成合成數據進行數據增強。聯邦學習實現了數據融合，既保護了各方隱私，又提升了模型性能；數據增強則豐富了訓練數據，增強了模型的泛化能力。

三、因果推理增強

引入因果森林（Causal Forest）算法，能夠區(qū)分產能、需求等因子對價格的直接或間接影響，讓預測的可解釋性得到提升。并且基于 Attention 機制進行動態(tài)權重分配，實現自適應特征融合，例如庫存波動對煤價的影響權重會隨季節(jié)變化而調整。因果推理與動態(tài)權重分配的結合，增強了預測的可解釋性和適應性，為企業(yè)決策提供更清晰的依據，助力企業(yè)靈活應對市場變化。

從架構層面，前端采用 Web 和移動端雙平臺模式，能支持電廠、礦點、運輸方等多角色便捷操作；后端運用微服務架構，對煤價預測、調運優(yōu)化等核心功能進行模塊化設計。這種雙平臺前端與微服務后端相結合的架構，一方面可滿足煤炭采購與調運場景下多樣化的操作需求，另一方面也能有效提升系統的靈活性、可擴展性以及維護效率，為系統高效、穩(wěn)定地服務于煤炭業(yè)務全流程提供了技術架構保障。

將組建由資深架構師、全棧開發(fā)工程師、測試專家和UI設計師組成的專業(yè)技術團隊，采用業(yè)界主流的開發(fā)框架和技術棧，為招標方打造高性能、高可靠的場地融合感知數字化平臺。我們將嚴格遵循軟件工程規(guī)范，從需求分析、系統設計、編碼實現到測試驗收的全生命周期進行嚴格把控，確保交付的系統在功能性、性能指標、安全性和用戶體驗等方面全面達到招標要求。

在技術選型方面，前端將采用Vue3+TypeScript+Element Plus的技術組合，后端采用Spring Boot+Spring Cloud Alibaba的微服務架構，數據庫采用MySQL+TimescaleDB的混合方案，大數據處理采用Flink實時計算框架。針對物聯網設備接入，我們將開發(fā)專用的協議轉換中間件，支持Modbus、OPC UA等工業(yè)協議的無縫對接。同時，系統將內置完善的權限管理機制，支持RBAC權限模型，確保數據訪問安全可控。

這是一套完整且先進的技術架構方案，從多個層面詳細闡述了技術組件與融合要點，以保障系統的高效、靈活與智能運行：

層級 / 技術組件 / 大模型融合點：作為整個架構的核心基礎，清晰界定了各層級之間的技術組件交互邏輯，以及大模型在不同層級的融合方式與作用點，為后續(xù)各層的協同工作奠定了框架性基礎，確保技術體系的整體一致性與可擴展性。

數據層：采用 Apache Kafka 流處理技術，能夠高效、實時地處理海量的流式數據，保證數據傳輸的低延遲與高吞吐量；Ceph 存儲系統則憑借其分布式、高可靠的特性，為各類數據提供安全且可擴展的存儲能力，支持數據的持久化與快速檢索；聯邦學習數據沙箱的引入，在保障各參與方數據隱私的前提下，實現了跨數據源的數據聯合分析與模型訓練，打破了數據孤島，為多源數據的價值挖掘提供了安全環(huán)境。

模型層：利用 PyTorch 強大的深度學習框架，結合 DeepSpeed 的分布式訓練能力，可高效訓練大規(guī)模深度學習模型，大幅提升模型訓練速度與效率，滿足復雜模型的訓練需求；TimeSformer 多模態(tài)預測技術，能夠充分融合不同類型（如文本、圖像、時序等）的數據特征，精準捕捉數據中的多模態(tài)關聯信息，從而實現更準確、全面的多模態(tài)預測分析，為業(yè)務決策提供有力的模型支撐。

服務層：基于 Spring Boot 微服務架構，將系統拆分為多個松耦合的微服務單元，每個微服務可獨立開發(fā)、部署與擴展，極大地提高了系統的靈活性與可維護性；Kubernetes 編排技術則對這些微服務進行自動化管理，實現服務的自動擴容、故障恢復等操作，保障服務的高可用性；NL2SQL 動態(tài)接口允許用戶通過自然語言直接生成 SQL 查詢語句，降低了用戶與系統數據交互的技術門檻，讓業(yè)務人員能更便捷地獲取所需數據，提升了數據使用的效率與友好性。

終端層：前端采用 React 技術構建可視化界面，憑借其組件化、高效渲染的特點，為用戶提供豐富、交互性強的視覺體驗，便于用戶直觀地查看系統數據與分析結果；移動端輕量化模型（TinyML）針對移動設備的資源限制進行優(yōu)化，可在移動終端本地實現輕量級的智能分析與預測，滿足移動場景下的實時性需求；邊緣端模型蒸餾（DistilBERT）通過對大型 BERT 模型進行壓縮與優(yōu)化，在邊緣設備上也能高效運行，實現邊緣側的快速推理與數據處理，減少數據傳輸延遲，提升邊緣場景下的系統響應速度。

整體采用分層架構設計，巧妙融合了流式數據處理、分布式存儲、聯邦學習、深度學習、微服務、容器編排、自然語言處理等多種先進技術，各層之間協同配合。這種架構設計不僅保障了系統在復雜業(yè)務場景下的穩(wěn)定性與高性能，能夠應對高并發(fā)、大規(guī)模數據等挑戰(zhàn)，還實現了高效、靈活、智能的系統運行，充分滿足不同用戶在功能、性能、使用場景等方面的多樣化需求。

本頁展示的是 “大模型工具鏈全棧技術”，從多個維度詳細呈現了大模型相關的技術架構、應用場景及能力特點：

應用場景

涵蓋業(yè)務系統、知識庫引擎應用、報表系統、輔助決策等領域，大模型技術能在這些場景中發(fā)揮作用，為業(yè)務開展、知識管理、數據呈現與決策制定提供支持。

知識庫與知識引擎

知識庫：作為知識的存儲基礎，為知識引擎提供數據支撐。

知識引擎：

開放對接方面，有 DeepSeek 聯網助手，可進行行情預測、價格預測；還能開展市場分析、營銷策略制定、風險預警、供需研判等工作。

依托 RAG（檢索增強生成）技術，構建了煤炭行業(yè)專屬知識庫，同時包含工作流、聯網搜索、配置項等功能模塊。

模型服務層提供 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、精調知識大模型、行業(yè)大模型、客戶專屬模型等，且對外提供大模型 API（包括 DeepSeek、客戶專屬模型、混元、行業(yè)模型等），供上層應用調用。

自研平臺

大模型廣場：內置 DS 全系模型，支持一鍵發(fā)起模型部署和一鍵發(fā)起模型訓練，方便快捷地開展模型相關操作。

模型訓練：可基于 DeepSeek 模型，結合客戶數據，提供大模型精調解決方案，訓練生成客戶專屬模型，同時具備訓練加速能力。

模型部署與服務管理：能部署 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、客戶專屬模型，兼容 OpenAI 接口規(guī)范，復刻 DeepSeek 的推理加速能力，保障模型推理的高效性，且通過模型 API 向上層知識引擎等模塊提供服務。

算力

具備計算集群（如 H20、A10 等），支持國產算力適配，擁有高性能計算網絡架構，為大模型的訓練、推理等操作提供強大的算力支撐，確保整個大模型工具鏈能高效運行。

能力特點

擁有模型 + 訓練平臺 + 應用構建平臺的全鏈路能力，能覆蓋大模型從研發(fā)到應用的各個環(huán)節(jié)。

提供從訓練→推理→應用的一站式絲滑服務體驗，讓用戶在大模型的使用流程中更加順暢便捷。

全面接入 DeepSeek 模型，以 DeepSeek 相關技術為核心，結合其他模型與技術，構建起完整的大模型工具鏈生態(tài)。

模塊大模型技術性能提升：聚焦大模型技術本身，通過技術優(yōu)化等手段，使大模型在各模塊中的性能得到增強，為后續(xù)應用提供更堅實的技術基礎。

報表生成動態(tài)模板響應速度提升，支持萬級數據實時渲染：在報表生成場景下，動態(tài)模板的響應速度有了明顯提升，能夠高效處理萬級規(guī)模的數據并實現實時渲染，讓報表生成更快捷、高效，滿足大規(guī)模數據報表的實時性需求。

采購決策 | PPO 強化學習 | 采購成本波動率降低 22%：運用 PPO 強化學習技術輔助采購決策，有效降低了采購成本的波動率，幅度達到 22%，有助于企業(yè)更穩(wěn)定地控制采購成本，提升采購環(huán)節(jié)的經濟效益。

煤價預測 | TimeSformer 多模態(tài)模型 | 中期預測誤差率≤7.3%（原模型 12.5%）：采用 TimeSformer 多模態(tài)模型進行煤價中期預測，預測誤差率控制在 7.3% 以內，相比原模型 12.5% 的誤差率有顯著降低，極大提高了煤價預測的準確性，為企業(yè)基于煤價的決策提供更可靠依據。

多源數據融合 | 聯邦學習 + CTGAN | 訓練數據覆蓋率提升 65%：借助聯邦學習結合 CTGAN 的技術手段，實現多源數據融合，使訓練數據的覆蓋率提升了 65%，豐富了模型訓練的數據基礎，有助于提升模型的泛化能力與準確性。

大模型技術應用顯著提升系統性能，創(chuàng)造顯著業(yè)務價值：大模型技術在系統中的應用，不僅從技術層面顯著提升了系統性能，還切實為業(yè)務帶來了顯著價值，推動業(yè)務高效開展。

為企業(yè)優(yōu)化采購、降低成本、提升效率提供有力支持：綜合上述各方面的優(yōu)化與成果，最終能夠為企業(yè)在采購優(yōu)化、成本降低以及效率提升等核心業(yè)務環(huán)節(jié)提供強大且有力的支持，助力企業(yè)實現更好的經營與發(fā)展。

一、基礎環(huán)境配置

1.硬件環(huán)境

開發(fā)團隊成員需自備符合項目要求的臺式或便攜式個人電腦，確保設備性能能夠滿足軟件開發(fā)、模塊部署與調試以及三維模型建設等工作的需求。電腦配置應至少支持主流開發(fā)工具和軟件的流暢運行，以保障開發(fā)效率。

2.軟件環(huán)境

開發(fā)人員需安裝必要的正版工作軟件，嚴禁使用盜版、破解軟件接入內網辦公環(huán)境。前端開發(fā)需兼容 TypeScript 和 JavaScript 兩種編程語言，配備相應的代碼編譯校驗工具；后端開發(fā)需支持 Maven 框架及 pom 文件形式的依賴管理，以及在 Springcloud 版本基礎上集成 SpringCloud0penfeign 框架等。同時，還需安裝數據庫管理工具、接口調試工具等相關輔助軟件。

二、開發(fā)工具與技術棧

1.開發(fā)工具

選用先進的開發(fā)工具進行系統模塊的開發(fā)工作，包括前端頁面開發(fā)工具、后端業(yè)務邏輯開發(fā)工具、數據庫設計與管理工具等。確保工具能夠滿足敏捷開發(fā)模式的需求，支持迭代開發(fā)、持續(xù)集成和持續(xù)交付等方式。

2.技術棧

前端采用兼容 TypeScript 和 JavaScript 的技術，結合相關的前端框架實現各業(yè)務模塊數據功能的集成展示，支持菜單欄多功能切換等特性。后端基于 Springcloud 等框架，利用高效的算法和數據結構，結合緩存技術和數據預取機制，提高系統性能。數據庫選用主流的關系型數據庫或非關系型數據庫，根據項目需求進行合理設計與管理。

三、網絡環(huán)境

1.網絡架構

搭建穩(wěn)定、安全的網絡架構，保障開發(fā)過程中數據的傳輸與交互。確保開發(fā)環(huán)境與測試環(huán)境、生產環(huán)境之間的網絡隔離，防止數據泄露和干擾。同時，配置相應的網絡設備，如路由器、交換機等，保障網絡的暢通。

2.安全策略

實施嚴格的網絡安全策略，包括防火墻配置、入侵檢測系統部署等，防止未授權訪問和網絡攻擊。開發(fā)人員接入內網辦公環(huán)境需遵守相關規(guī)定，嚴禁使用未經授權的設備和軟件。定期對網絡安全進行檢測和評估，及時發(fā)現并解決安全隱患。

四、環(huán)境部署與管理

1.環(huán)境劃分

明確劃分開發(fā)環(huán)境、測試環(huán)境和生產環(huán)境，各環(huán)境的配置和參數應根據實際需求進行設置，確保環(huán)境的一致性和穩(wěn)定性。開發(fā)環(huán)境用于日常的軟件開發(fā)和調試工作；測試環(huán)境用于對開發(fā)完成的功能模塊進行測試和驗證；生產環(huán)境用于最終的系統部署和運行。

2.部署流程

制定詳細的軟件安裝部署計劃，按照計劃在目標環(huán)境中進行軟件產品的安裝部署。確定安裝所需的資源和信息，并向甲方提供相關支持。在安裝過程中，確保軟件編碼和數據庫按照合同規(guī)定初始化、執(zhí)行和終止，并對安裝事件和結果進行記錄。

3.環(huán)境管理

建立完善的環(huán)境管理機制，對各環(huán)境的配置、版本、運行狀態(tài)等進行實時監(jiān)控和管理。定期對環(huán)境進行維護和優(yōu)化，確保環(huán)境的性能和安全性。同時，做好環(huán)境備份工作，防止因環(huán)境故障導致數據丟失和系統癱瘓。

針對煤炭行業(yè)尤其是電廠對數據安全和成本的不同訴求，提供本地化和混合云兩種選擇。本地化部署初始成本不低于 200 萬，需高等級服務器，能契合電廠內網安全要求；混合云部署則將非敏感模塊上云以節(jié)約成本，核心數據留在本地處理。兩種模式可讓企業(yè)依據自身實際，靈活選取，在保障系統穩(wěn)定運行的同時，兼顧數據安全與成本控制，為系統在不同企業(yè)的落地提供了適配性的部署方案。

呈現出面向實戰(zhàn)的一站式大模型精調部署解決方案，全方位涵蓋 AI 建模部署、AI 資產管理與資源管理等關鍵領域，為大模型的全生命周期管理提供有力支撐：

1.AI 建模部署

該部分構建了從數據處理到模型應用的完整流程，助力大模型高效精調與部署。

2.大模型精調

快速試一試：提供零代碼一鍵部署大模型的便捷方式，用戶無需編寫代碼，只需簡單操作就能完成大模型部署，隨后可通過網頁問答形式直觀體驗模型推理效果，快速感受大模型能力，降低了大模型使用的技術門檻，讓非技術人員也能輕松接觸大模型。

精調訓練：支持低代碼、靈活自定義兩種精調模式。低代碼模式簡化了精調流程，用戶通過簡單配置即可開展精調；靈活自定義模式則滿足了有更高定制化需求的用戶，可根據具體業(yè)務場景和數據特點，自由調整精調參數與策略，適配多樣化的精調需求。

3.全流程覆蓋（數據→訓練→調試→部署→應用）

數據中心：

數據構建方面，預置 3 大類精調數據處理 pipeline，能對不同類型的精調數據進行規(guī)范化、流程化處理，提升數據質量與可用性；同時配備 CV、大模型相關的標注工具，可精準對計算機視覺和大模型訓練所需數據進行標注，為后續(xù)模型訓練提供高質量標注數據。

訓練工坊：

訓練工具豐富多樣，具備周期調度能力的可視化建模工具，讓用戶能以拖拽、配置等可視化方式進行建模，降低深度學習場景化應用門檻；低門檻深度學習場景化工具針對不同業(yè)務場景提供開箱即用的解決方案；交互式代碼開發(fā)工具支持用戶進行個性化代碼編寫與調試；專業(yè)的通用任務調度工具可高效管理各類訓練任務的調度執(zhí)行。

支持分布式穩(wěn)定訓練，可實現多機多卡大規(guī)模訓練，充分利用硬件資源，提升訓練效率，且具備故障自動重啟續(xù)訓功能，即便訓練過程中出現故障，也能自動恢復并繼續(xù)訓練，保障訓練任務的連續(xù)性。

提供基于 Jupyter 的高效自定義鏡像制作工具，用戶可根據需求定制包含特定環(huán)境、依賴的鏡像，滿足個性化訓練環(huán)境需求。

訓練指標監(jiān)控全面，有豐富的指標監(jiān)控及告警機制，覆蓋網絡及 GPU 算力等關鍵資源與訓練指標，實時掌握訓練狀態(tài)，及時發(fā)現并解決訓練過程中的問題。

內置訓練加速，全新升級 Angel 訓練框架加速能力，性能提升 30%，大幅縮短訓練時間，提升訓練效率。

支持精調數據配比訓練，內置 100 + 任務類型精調配比數據，可根據不同任務類型和數據特點，靈活調整數據配比，優(yōu)化精調效果。

模型部署：

采用分布式推理，有效解決大參數量模型部署難題，能提供超長上下文窗口，滿足對長文本等場景的處理需求。

內置推理加速，全新升級 Angel 推理加速能力，加速比可達 2 倍，顯著提升模型推理速度，讓大模型在實際應用中能更快速地響應請求。

支持大模型調用，提供統一的大模型調用 API 及體驗工具，大幅縮短業(yè)務接入大模型能力的周期，方便各類業(yè)務系統快速集成大模型能力。

4.AI 資產管理

對不同類型的大模型及 AI 框架進行有效管理，為模型應用提供豐富資源。

自研通用大模型：是從零訓練自主創(chuàng)新的通用大模型，涵蓋 7b、13b、70b 等不同參數量級，可根據不同業(yè)務規(guī)模和需求，選擇合適參數量級的大模型，滿足多樣化的通用 AI 任務需求。

自研行業(yè)大模型：聚焦電力、能源、煤炭等領域，深度適配垂類業(yè)務場景，能顯著提升垂類任務性能；支持知識增強，可融入行業(yè)專屬知識，同時具備實時更新知識庫的能力，確保模型知識體系與行業(yè)最新發(fā)展同步。

開源大模型：包含 Deepseek 全系，以及 Llama、baichuan、chatglm、Qwen 等眾多主流開源大模型，為用戶提供豐富的開源模型選擇，便于開展基于開源模型的二次開發(fā)與應用。

AI 框架：涵蓋 Pyspark、pytorch、vllm、megatron 等通用訓練框架，滿足不同大模型訓練框架需求；還有 triton、vllm、sglang、sd、paml 等通用推理框架，支持大模型在推理階段的高效運行。

5.資源管理

為大模型的訓練、部署與運行提供堅實的資源保障。

云服務器：公有云提供 HCC 高性能服務器，可一鍵納管，方便用戶快速獲取高性能計算資源；私有化服務器支持 X86 + ARM 統一納管，能適配不同架構的硬件環(huán)境，滿足企業(yè)私有化部署的需求，實現對不同架構服務器的集中管理。

分布式文件存儲：公有云有分布式文件存儲 CFS、Turbofs、Goosefsx 等，具備高可靠性、高可用性和可擴展性，為大模型訓練與應用提供海量存儲資源；私有化支持 NFS 協議存儲 NAS、CSP 等，滿足企業(yè)在私有化環(huán)境下的分布式存儲需求，保障數據的安全存儲與高效訪問。

容器底座：公有云自帶容器底座 TKE，提供便捷的容器化部署與管理能力，簡化大模型相關服務的部署流程；私有化自帶容器底座 TCS，支持在私有化環(huán)境下進行容器化部署與管理，助力企業(yè)構建穩(wěn)定、高效的容器化應用環(huán)境，保障大模型相關應用的可靠運行。

聚焦 DeepSeek 全系大語言模型支持服務部署，包含多方面內容：

DeepSeek 全系列：涵蓋 R1、V3 滿血版，以及 R1 - Distill - Llama - 70B、R1 - Distill - Qwen - 32B、R1 - Distill - Qwen - 14B、R1 - Distill - Llama - 8B、R1 - Distill - Qwen - 7B、R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等型號。

一、一體化服務管理工具及推理加速能力：

1.一體化服務管理工具：

服務管理與運營：可進行指標監(jiān)控、鑒權 / 限流、流量分配，能實時掌握服務性能、調用量、資源消耗等關鍵指標，自動調度符算力資源，彈性靈活應對業(yè)務峰谷。

容器調度：支持 HPA 擴縮容、定時擴縮容、組合擴縮容等多種策略，滿足不同場景的靈活資源需求。

算力調度：能納管資源組，提供按量計費算力池，有大模型專屬 GPU 算力包月獨享，以及 CPU 及傳統 GPU 算力按需按量供應。

2.Angel 推理加速：具備并行解碼、模型量化、并行優(yōu)化、Sampling 及 batch 優(yōu)化等能力，提升推理效率。

二、核心收益：包括支持長上下文（64~128K）、超大規(guī)模型啟動加速、獨享 GPU 算力集群、私有 API 服務調用、高并發(fā)與高可用、企業(yè)級鑒權流控，以及算力投入持續(xù)降低等優(yōu)勢。

DeepSeek 全系大語言模型支持 SFT（有監(jiān)督微調）。該方案基于自研平臺精調工具鏈，旨在遷移 R1 高級推理能力至小尺寸模型，從而以更低推理成本滿足垂直場景下的業(yè)務需求。

方案流程涵蓋多個環(huán)節(jié)：

在線服務與 R1 模型部署：可內置 R1 模型并實現一鍵部署，方便快捷地啟動模型相關服務。

數據構建環(huán)節(jié)：首先進行 R1 問題清洗，過濾剔除無關數據；接著調用 R1 推理服務生成推理結果；之后清洗 R1 推理結果，構造蒸餾數據集，為后續(xù)蒸餾模型做數據準備。

任務式建模與模型評測：選擇并精調目標模型進行蒸餾模型構建，最后通過評估對比模型效果，直觀檢驗蒸餾后模型的性能。

此外，方案還具備快速、靈活易擴展等特點，助力高效開展模型蒸餾相關工作。

為滿足不同場景下的客戶需求提供多樣化選擇。標準模式借助內置最佳實踐流程，導入文檔或問答對就能實現穩(wěn)定精準的知識問答，適配企業(yè)知識服務、產品咨詢等嚴肅場景；工作流模式可通過拖拽原子能力編排流程，滿足用戶對應用執(zhí)行流程的個性化需求；Agent 模式依靠大模型自主規(guī)劃任務和調用工具，能高效搭建應用，適合有靈活回復或快速搭建需求的服務問答場景。整體而言，三種模式各有側重，企業(yè)可根據自身對穩(wěn)定性、定制化或創(chuàng)新嘗試的需求，靈活選取合適的模式，以更好地發(fā)揮大模型引擎在相關業(yè)務中的作用。

1.項目領導小組

由公司項目決策管理人員組成，成員包括公司總經理、副總經理、顧問及專家。具體崗位職責如下：

1)承擔項目資源總體協調，給予項目總體指導，決策項目定位和方向。

2)承擔項目進度總體協調和控制，對項目重大變更進行審批。

3)對項目的關鍵節(jié)點目標進行審查監(jiān)督。

4)對項目的立項、結項進行審批。

2.顧問委員會

1)給予項目總體指導。

2)對項目定位和方向提供咨詢。

3)對本項目進行業(yè)務規(guī)劃、業(yè)務需求梳理和分析等相關工作。

4)為本項目決策提供專業(yè)意見。

3.項目指導小組

1)協助公司對本項目業(yè)務規(guī)劃、業(yè)務流程等關鍵需求進行梳理及分析。

2)對本項目的管理、實施提供咨詢建議。

3)為本項目系統架構、關鍵技術等關鍵技術問題提供咨詢。

4.項目經理

1)負責項目實施過程中的各種組織、協調工作。

2)編制項目計劃，對項目進度進行控制。

3)分配項目工作任務，監(jiān)控實施成員的工作和項目進程。

4)管理項目的各種風險和爭議。

5)控制實施預算、資源和實施方法。

6)對最終的項目成功負責。

7)根據實施隊伍的組成，安排必要的內部培訓以保證顧問的實施技能。

8)控制項目的范圍、目標和成本。

5.技術經理

1)負責領導技術團隊開展需求分析、系統設計、程序編碼、功能及非功能測試等工作。

2)負責系統架構的制定、關鍵技術問題的把關等。

3)負責確保項目遵守項目計劃書中描述的要求，確保交付的軟件及其文檔、非交付的軟件以及過程的質量。

6.項目管理組

1)負責本項目的管理工作，具體崗位職責包括但不限于以下內容：

2)負責項目管理標準規(guī)范的組織編制。

3)協助做好項目成果管理工作。

4)記錄和反饋各項目組對項目建設管理問題和需求，匯集工程管理、項目管理和項目監(jiān)理知識經驗，形成工程管理體系知識庫。

5)分析項目計劃可能存在的任何潛在問題，如資源限制、項目交迭、風險等，并跟進已產生問題的解決。

7.需求分析師

負責需求分析、設計等相關工作的具體實施，包括但不限于以下內容：

1)組織編制需求分析報告，對技術架構整體方案提出建議。

2)負責需求管理工作，包括需求的跟蹤、維護和變更。

3)分析客戶對外部系統數據需求，確定數據引入的階段等事項。

4)參與測試用例評審。

5)執(zhí)行項目計劃中其它需本組負責的工作。

8.系統設計組

負責系統概要設計和詳細設計工作等相關工作的具體實施，包括但不限于以下內容：

1)組織編制總體設計方案。

2)形成關鍵技術問題解決辦法，并在項目實施中予以指導。

3)負責指導軟件開發(fā)環(huán)境搭建和系統性能測試。

4)協助解決在開發(fā)中遇到的技術問題。

9.系統開發(fā)組

負責完成軟件的開發(fā)和自測，并制作版本等相關工作的具體實施，同時完成知識轉移與培訓、技術支持等相關工作，具體包括但不限于以下內容：

1)參與承擔模塊的需求開發(fā)工作。

2)負責承擔模塊的詳細設計及開發(fā)工作。

3)負責承擔模塊的單元測試工作。

4)負責功能測試中的問題解決。

5)負責知識轉移與培訓、技術支持等相關工作。

10.實施與培訓組

由本項目開發(fā)團隊采用人員復用方式組建，負責具體的系統實施與培訓工作及相關工作，具體內容包括但不限于以下內容：

1)負責項目上線階段系統的實施工作。

2)制定實現知識轉移的措施，定期組織知識轉移交流活動。

3)制定詳細的培訓計劃并組織實施。

11.客戶服務組

由公司客戶服務部提供客戶服務工作，具體包括但不限于以下內容：

1)制定詳細的運維策略與工作計劃。

2)負責運維體系的籌劃過程中的必要支持。

3)負責維護期系統調試、二次開發(fā)等事宜協調工作。

4)售后服務期的各項售后服務工作。

從時間與任務維度，明確了需求確認（1 個月，細化功能清單和數據接口規(guī)范）、系統開發(fā)（3 - 6 個月，分模塊迭代交付且優(yōu)先上線煤價預測與調運功能）、部署驗收（2 個月，開展本地化環(huán)境調試與用戶培訓）三個核心階段。通過分階段實施的方式，能確保項目有序推進，最終保障系統按時上線，滿足企業(yè)在煤炭采購與調運方面的業(yè)務需求，為系統的落地實施提供了清晰的時間與任務推進路徑。

從成本與效率維度看，能降低 10% - 15% 的采購成本，使調運效率提升 20% 以上，且動態(tài)決策響應速度可達到分鐘級；從系統作用來講，可顯著提升業(yè)務效率與效益，助力企業(yè)實現降本增效；最終，能為企業(yè)創(chuàng)造可觀的經濟效益，增強其在市場中的競爭力，充分體現該系統在推動煤炭采購與調運業(yè)務優(yōu)化升級、為企業(yè)賦能方面的重要作用。

一方面，通過融合深度學習技術與煤炭行業(yè)專業(yè)知識（Know - How），打造能源領域智能化的標桿方案；另一方面，憑借先進技術和行業(yè)經驗的結合，構建起技術壁壘。最終，能夠確保該系統在能源領域占據領先地位，進而引領行業(yè)發(fā)展，體現出方案在技術層面的核心競爭力與前瞻性。

“采購與調運系統” 功能清單，全方位涵蓋了從數據監(jiān)測、業(yè)務執(zhí)行到管理監(jiān)督等采購與調運全流程的功能模塊，為煤炭采購與調運業(yè)務的高效、規(guī)范開展提供全面支持：

一、動態(tài)數據模塊

該模塊是系統感知市場與運輸動態(tài)的 “神經中樞”。

1.實時監(jiān)測

1)市場動態(tài)：依托多源數據采集與分析技術，實時捕捉煤炭市場供需關系的細微變化，精準追蹤價格波動趨勢，為采購決策提供及時、準確的市場動態(tài)數據支撐，讓企業(yè)能敏銳把握市場機遇，規(guī)避價格風險。

2)運輸狀態(tài)：借助先進的定位與通信技術，實時獲取煤炭運輸車輛的精準位置信息，結合智能算法預測車輛預計到達時間，使企業(yè)對運輸進程了如指掌，便于提前做好接貨等后續(xù)安排。

二、預約卸貨模塊

聚焦卸貨環(huán)節(jié)的高效有序開展，減少時間與資源浪費。

1.卸貨調度

1)車輛匹配：系統會智能分析卸貨點的容量限制以及車輛的類型特點，自動為每一批次煤炭運輸匹配最適配的卸貨資源，確保卸貨作業(yè)的高效性與安全性，避免因資源錯配導致的效率低下或安全隱患。

2)時間優(yōu)化：通過對歷史卸貨數據的分析與智能算法建模，生成最優(yōu)卸貨時間窗口，有效減少車輛排隊等待時間，提升卸貨場地的周轉效率，讓卸貨環(huán)節(jié)更加順暢。

二、在途監(jiān)控模塊

為運輸過程的安全與可控提供保障。

1.安全監(jiān)控

1)車輛定位：利用 GPS / 北斗衛(wèi)星定位系統，對運輸車輛進行實時、精準定位，企業(yè)可隨時查看車輛位置，掌握運輸路線的執(zhí)行情況。

2)異常預警：對運輸環(huán)境中的溫度、濕度等關鍵參數進行實時監(jiān)測，當參數超出安全閾值時，立即觸發(fā)報警機制，及時提醒相關人員采取措施，保障煤炭運輸過程中的質量安全與車輛運行安全。

三、智能調度模塊

通過智能算法實現運輸資源的最優(yōu)配置。

1.路徑規(guī)劃

1)最短路徑：結合實時路況信息，運用智能路徑規(guī)劃算法，快速計算出煤炭運輸的最優(yōu)路徑，有效縮短運輸時間，降低運輸成本。

2)車輛調度：基于車輛的實時位置、載貨狀態(tài)等信息，自動將運輸任務分配給空閑車輛，實現運輸資源的動態(tài)平衡，提升整體運輸效率。

四、計劃管理模塊

為采購與生產、運輸的協同開展提供規(guī)劃指導。

1.生產計劃

1)產能分配：緊密圍繞訂單需求，動態(tài)調整煤礦的生產計劃，確保煤炭生產與市場需求精準匹配，避免產能過?；虿蛔?，提高生產資源的利用效率。

2)運輸計劃：綜合考慮訂單要求、煤礦產能、運輸資源等因素，生成詳細的煤炭發(fā)運計劃，涵蓋車皮調度、船舶安排等具體內容，保障煤炭運輸的有序進行。

2.供應預報

1)需求預測：深度挖掘歷史數據，結合市場趨勢分析，運用預測模型精準預測未來煤炭需求量，為采購計劃的制定提供科學依據，助力企業(yè)提前布局，保障供應穩(wěn)定。

五、合同管理模塊

保障合同履約的規(guī)范性與及時性。

1.合同履約

1)付款狀態(tài)：對合同付款進度進行實時跟蹤，以可視化的付款曲線直觀呈現付款情況，方便企業(yè)財務與業(yè)務部門及時掌握資金流向，確保付款環(huán)節(jié)的規(guī)范與高效。

2)違約處理：系統自動對合同條款進行掃描與分析，一旦識別出違約情況，立即觸發(fā)預警流程，及時通知相關人員采取應對措施，降低違約帶來的損失。

六、調運管理模塊

實現運輸資源的優(yōu)化調度與貨物的安全運輸。

1.資源調度

1)車輛調度：根據運輸任務的實時需求，動態(tài)分配運輸車輛，充分發(fā)揮每一輛車的運力，優(yōu)化資源利用率，提升運輸整體效率。

2)貨物分配：基于煤質特性，智能匹配最適合的運輸工具，避免不同煤質的煤炭混合運輸，保障煤炭質量，降低混質風險。

七、驗收管理模塊

確保煤炭驗收的精準與規(guī)范。

1.質量檢測

1)熱值檢測：采用實驗室專業(yè)設備或便攜檢測儀器，對煤炭熱值進行準確檢測，為煤炭質量評估提供關鍵數據，保障采購煤炭的質量符合要求。

2)數量核驗：將過磅數據與合同約定的煤炭數量進行自動對比，快速生成數量差異報告，便于及時發(fā)現并處理數量不符問題，確保驗收環(huán)節(jié)的公正與準確。

八、耗存管理模塊

助力企業(yè)科學管理煤炭庫存與損耗。

1.庫存監(jiān)控

1)庫存預警：預先設置安全庫存閾值，當煤炭庫存出現缺貨或積壓情況時，系統自動向采購、生產等相關部門發(fā)送通知，提醒及時采取補貨或去庫存措施，維持合理庫存水平。

2)耗損分析：對煤炭在運輸、儲存等環(huán)節(jié)的損耗情況進行全面統計與深入分析，精準計算損耗率，在此基礎上生成改進報告，為企業(yè)優(yōu)化運輸與儲存流程、降低損耗提供依據。

九、結算管理模塊

保障費用核算與稅務處理的準確高效。

1.費用核算

1)運輸費用：系統自動采集運輸過程中的各類費用數據，快速計算運費、雜費等，并支持多幣種結算，滿足企業(yè)國際化業(yè)務需求，提升費用結算效率。

2)稅務處理：根據合同類型自動匹配相應稅率，精準計算應納稅額，生成規(guī)范的納稅申報表，簡化稅務處理流程，降低稅務風險。

十、監(jiān)督管理模塊

確保運輸與環(huán)保等方面的合規(guī)性。

1.合規(guī)檢查

1)運輸合規(guī)：將運輸路線、時間等實際執(zhí)行情況與許可證信息進行細致對比，及時識別違規(guī)行為，保障運輸業(yè)務合法合規(guī)開展。

2)環(huán)保監(jiān)測：對運輸車輛的尾氣排放進行實時監(jiān)控，確保其符合環(huán)保標準，助力企業(yè)踐行綠色發(fā)展理念，履行環(huán)保責任。

十一、供應商管理模塊

為供應商的科學評估與管理提供支持。

1.供應商評估

1)質量評分：定期對供應商所提供煤炭的質量穩(wěn)定性、交貨準時率等指標進行全面評估與打分，為供應商選擇提供客觀依據。

2)服務評分：廣泛收集內部用戶對供應商響應速度、售后服務等方面的評價，從服務維度對供應商進行綜合評估，促進供應商提升服務質量。

十二、報表管理模塊

為企業(yè)運營與財務分析提供數據支持。

1.運營報表

1)運輸效率：系統自動統計車輛周轉率、滿載率等關鍵 KPI 指標，清晰呈現運輸運營效率，為優(yōu)化運輸管理提供數據支撐。

2)財務報表：自動生成利潤表、成本分攤表等財務分析報表，全面反映企業(yè)采購與調運業(yè)務的財務狀況，為企業(yè)經營決策提供財務依據。

十三、授權管理模塊

保障系統訪問與數據查看的安全性與規(guī)范性。

1.角色權限

1)模塊權限：按照崗位差異，精準分配系統各功能模塊的訪問權限，例如調度員無合同修改權限，確保不同崗位人員只能操作與自身職責相關的功能，保障系統安全。

2)數據權限：嚴格控制用戶可查看的部門、供應商數據范圍，防止數據泄露與越權查看，保護企業(yè)數據安全與商業(yè)隱私。

十四、增值服務模塊

為企業(yè)市場決策提供助力。

1.市場分析

1)價格趨勢：深入分析區(qū)域煤炭價格波動情況，并進行趨勢預測，幫助企業(yè)把握價格走勢，優(yōu)化采購時機與策略。

2)競爭分析：全面識別主要競爭對手的市場策略與資源布局，為企業(yè)制定市場競爭策略提供參考，提升企業(yè)市場競爭力。

十五、其他擴展模塊

滿足企業(yè)更多元化的業(yè)務需求。

1.公告管理

1)系統公告：及時發(fā)布系統維護通知、政策法規(guī)更新等公告，確保企業(yè)內部人員及時了解系統與政策變化。

2)業(yè)務公告：發(fā)布采購招標、供應商變更等業(yè)務相關通知，保障業(yè)務信息的及時傳遞與共享。

2.廠內調度

1)裝車優(yōu)化：根據煤倉庫存分布、車輛載重等情況，智能優(yōu)化裝車順序，提升廠內裝車效率，保障煤炭發(fā)運的高效性。

2)設備監(jiān)控：對煤場堆取料機、地磅等關鍵設備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現設備故障與異常，保障設備穩(wěn)定運行，為采購與調運業(yè)務提供設備支持。

“煤價預測系統” 功能清單，從多維度、深層次展現了系統在數據治理、預測建模、技術融合等方面的強大功能，為精準預測煤價提供全面且有力的技術支撐：

一、多源數據治理模塊

該模塊是煤價預測的基礎，致力于打造高質量、高時效性的數據源。

1.數據整合

高頻數據接入：系統與專屬煤市數據庫實現深度對接，全面整合市場監(jiān)測價格、煤礦產能等 12 類與煤價密切相關的高頻數據。借助高效的數據傳輸與處理技術，達成分鐘級的數據更新頻率，確保系統能實時獲取最新市場動態(tài)，為后續(xù)預測提供及時、新鮮的數據原料。

2.數據清洗

異常值修復：運用智能算法自動識別因錄入錯誤等原因產生的離群價格，例如通過統計方法精準捕捉價格突變點。一旦發(fā)現異常值，系統會依據數據的整體分布與規(guī)律，進行科學修正，保障數據的準確性與一致性，為后續(xù)預測模型提供可靠的數據基礎。

二、多模態(tài)時序預測模塊

聚焦于構建精準的時序預測模型，捕捉煤價的短期波動與長期趨勢。

1.模型架構

LSTM - Transformer 混合：創(chuàng)新性地采用 LSTM（長短期記憶網絡）與 Transformer 相結合的混合模型架構。LSTM 擅長捕捉煤價的短期波動特征，能有效記憶近期數據的變化模式；Transformer 則在建模長期趨勢以及跨數據源的關聯關系方面表現出色，二者優(yōu)勢互補，全方位把握煤價的變化規(guī)律。

2.特征工程

時序特征提取：借助 TSFresh 庫強大的特征提取能力，自動從產能、庫存、政策等多維度數據中提取豐富的時序特征。這些特征涵蓋了數據的趨勢、周期性、波動性等多種屬性，為預測模型提供更全面的輸入信息。

3.因子量化

SHAP 值分析：運用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值分析方法，對運輸成本、政策調整等各類因子對煤價的影響程度進行量化評估。通過計算每個因子的貢獻度，清晰呈現不同因子在煤價波動中的作用，提升預測模型的可解釋性，也為分析煤價影響因素提供有力工具。

三、指數融合技術模塊

通過數據對齊與預測校準，進一步提升煤價預測的準確性。

1.數據對齊

GAT 關聯建模：利用圖注意力網絡（GAT），對長纖維指數與電力消耗、國際煤價等公開指標之間的隱含關聯進行建模。挖掘這些指標之間的潛在聯系，為煤價預測引入更多有價值的參考因素，豐富預測的信息維度。

2.預測校準

Kalman 濾波修正：采用卡爾曼濾波技術，動態(tài)修正預測值與實際交易價格之間的偏差。實時根據新的觀測數據調整預測結果，有效提升短期預測精度，讓預測值更貼近實際煤價變化。

四、多因子價格預測模塊

綜合多類因子，實現更精準的價格預測。

1.流式特征生成

滑動窗口統計：實時計算鋼鐵產量、發(fā)電量等相關數據，通過滑動窗口技術生成 24 小時區(qū)域發(fā)電量環(huán)比變化等統計量。這些統計量能及時反映相關產業(yè)的動態(tài)變化，為煤價預測提供實時的因子輸入。

2.特征篩選

貢獻度評估：系統會自動生成特征重要性報告，對各類特征的貢獻度進行評估。當某一特征的貢獻度低于 1%（如建材企業(yè)數量對煤價預測無顯著影響）時，自動將其淘汰，優(yōu)化特征集，提升預測模型的運行效率與準確性。

3.聯邦學習融合模塊

在保障數據隱私的前提下，實現多方數據的有效融合。

4.橫向聯邦框架

多方數據聯合訓練：采用橫向聯邦學習框架，在嚴格保護交易中心、電廠等多方私有數據的前提下，聯合各方數據訓練全局預測模型。充分利用多方數據的多樣性與規(guī)模優(yōu)勢，提升模型的泛化能力與預測精度。

5.數據增強

GAN 合成數據：針對產能、發(fā)電量等低頻數據存在的稀疏性問題，利用生成對抗網絡（GAN）生成合成樣本。通過豐富訓練數據的數量與多樣性，解決數據稀疏性對預測模型的不利影響，增強模型的魯棒性。

五、因果推理增強模塊

深入挖掘因子與煤價之間的因果關系，提升預測的可解釋性與適應性。

1.因果森林分析

直接 / 間接影響區(qū)分：引入因果森林算法，精準識別產能、需求等因子對煤價的直接影響與間接影響路徑。清晰梳理因子與煤價之間的因果鏈條，讓預測結果不僅 “能預測”，還 “能解釋”，為分析煤價驅動因素提供深入視角。

2.動態(tài)權重分配

Attention 機制：基于注意力（Attention）機制，根據季節(jié)變化等因素自動調整庫存波動、運輸成本等因子的權重系數。例如在冬季用煤高峰時，庫存波動對煤價的影響權重會相應提高，使預測模型能更好地適應不同場景下因子影響的變化，提升預測的適應性與準確性。

“動態(tài)報表生成系統” 功能清單，從多維度、深層次展現了系統在自然語言交互、模板生成、知識增強等方面的強大功能，為高效、智能地生成動態(tài)報表提供全面且有力的技術支撐：

一、自然語言交互層

該層是用戶與系統交互的核心，旨在實現自然、高效的需求傳達與數據獲取。

1.意圖識別

實體抽?。航柚冗M的 BERT、GPT - 4 等大語言模型，深度解析用戶以自然語言描述的報表需求。模型能夠精準識別用戶需求中的關鍵實體，比如在煤炭行業(yè)場景下，可識別出 “山西焦煤”“內蒙古動力煤” 等實體，進而動態(tài)提取與這些實體相關的數據維度（如產量、庫存、價格等）以及展示邏輯（如按時間序列展示、按區(qū)域對比展示等），讓系統能精準把握用戶意圖，為后續(xù)報表生成奠定基礎。

2.結構化查詢生成

RAG 技術調用：基于檢索增強生成（RAG）技術，系統能從海量的煤市數據庫中，快速且精準地動態(tài)調用核心數據。例如，當用戶需要了解煤礦庫存情況時，RAG 技術會先檢索數據庫中與 “煤礦庫存” 相關的信息，再結合生成模型，將檢索到的數據以結構化的形式組織起來，為報表提供準確的數據支持，保障報表數據的實時性與準確性。

二、智能模板生成層

聚焦于報表模板的智能化生成與多模態(tài)輸出，提升報表的可讀性與實用性。

1.圖表推薦

歷史偏好分析：系統會對用戶的歷史使用記錄進行深入分析，挖掘用戶在圖表類型選擇上的偏好。比如，若用戶過去在查看庫存數據時，多次選擇熱力圖來展示庫存分布情況，那么當用戶再次需要查看類似庫存數據時，系統會自動推薦熱力圖；對于同比環(huán)比數據，也會根據歷史偏好推薦合適的圖表類型，讓報表更貼合用戶的使用習慣，提升用戶體驗。

2.多模態(tài)輸出

交互式報告生成：系統可自動生成包含豐富內容的交互式報告。報告不僅有可視化的圖表，還配有專業(yè)的數據解讀文本，能清晰闡述數據背后的趨勢、規(guī)律等信息。并且，生成的報告支持 HTML、PDF 等多種格式，方便用戶在不同場景下查看與使用。同時，報告具備動態(tài)刷新功能，當底層數據發(fā)生變化時，報告能及時更新，確保用戶獲取的信息始終是最新的。

三、私有化知識增強層

致力于整合多源數據、沉淀業(yè)務知識并提供靈活的配置能力，提升系統對業(yè)務的理解與適配能力。

1.數據整合

多源異構接入：通過 Apache Kafka 這一高效的分布式流處理平臺，系統能夠實時處理海量的數據流。無論是來自煤炭生產端、運輸端還是銷售端的不同結構、不同格式的數據，都能被及時采集與處理。同時，結合 Elasticsearch 建立統一的索引層，對這些多源異構數據進行高效索引與管理，為后續(xù)的數據查詢、分析提供快速、便捷的支持，確保報表數據的全面性與及時性。

2.知識沉淀

業(yè)務規(guī)則微調：部署企業(yè)專屬的數據庫，用于沉淀煤炭運銷過程中的各類業(yè)務規(guī)則，如區(qū)域價格浮動閾值、不同煤種的運輸要求等。通過對模型進行微調，讓系統能更精準地理解這些業(yè)務術語，提升系統在業(yè)務場景下的智能化水平，使生成的報表更符合企業(yè)的實際業(yè)務需求。

3.低代碼配置

可視化界面設計：基于 React 和 D3.js 技術，打造出友好的可視化配置界面。用戶可通過拖拽字段等簡單操作，自定義分析視圖，無需編寫復雜的代碼，就能根據自身需求靈活配置報表的展示內容與形式，極大地提高了系統的易用性與靈活性，滿足不同用戶多樣化的報表需求。