基于DeepSeek，山东能源云鼎科技打造垂域矿山大模型!

近日

成为科技圈顶流

开启了低成本探索AI的新阶段

标志着AI大模型正式步入

"低成本、高精度、全开源"的普惠时代

云鼎科技第一时间

接入DeepSeek

凭借在矿山、化工行业

积累的海量数据优势

蒸馏出首个垂域矿山大模型

目前已全面接入

山东能源集团知识助手

DeepSeek-R1+数据蒸馏

构建垂域矿山大模型

在矿山智能化领域，云鼎科技积累了多年的矿山行业知识、经验，覆盖安全生产、设备管理、应急救援等关键业务场景的百万级高质量数据资源，为构建垂域矿山大模型提供了数据蒸馏基础。

通过数据蒸馏技术，云鼎科技采用DeepSeek-R1作为教师模型，对高质量矿山数据进行数据蒸馏，获得矿山行业的高质量思维链(COT)数据。利用高质量COT数据对自有模型进行微调，将教师模型（DeepSeek-R1）的输出与学生模型的输出的差异通过损失函数进行度量，通过这一损失值指导学生模型反向传播过程，从而实现参数的优化。

通过这种方式，学生模型能够学习到教师模型的高级特征表示，达到或接近教师模型的性能水平，从而显著增强自有模型在矿山行业中的推理能力，最终蒸馏出首个基于DeepSeek-R1的垂域矿山大模型。在降低算力消耗的同时，使更小参数的模型获得更加高效、精准的推理能力，应用于山能知识助手中，经测试，安全生产知识场景中对话问答准确率达96%以上。

NLP 应用智能体

打通应用落地“最后一公里”

只有垂域矿山大模型还不够，真正深入核心业务环节还需要链接应用，基于这个需求，云鼎科技打造了NLP应用智能体。智能体具备知识管理、工作流编排、应用构建、知识运营等核心功能，可为客户提供灵活的知识问答编排框架和应用模版，快速构建知识问答应用、工作流应用、智能体应用。DeepSeek的完美接入，让应用效果大幅提升。

同时，NLP应用智能体还打通从数据处理、模型微调到应用开发全链路。将业务数据与DeepSeek深度结合，支持40+数据预处理算子自由编排，将企业业务数据转换为高质量元数据用于模型微调，注入专业领域知识，最终获得私有垂域模型。

NLP应用智能体

提供知识问答应用

解决大模型“幻觉”问题

采用端到端自研的RAG架构

内置中文增强的向量化模型

（Embedding模型）

与重排序模型

（Reranker模型）

辅以混合检索与多源融合排序

有效提升知识检索精度

中文领域端到端检索精度超过90%

工作流应用

基于AWEL

（Agentic Workflow Expression Language）

支持10+内置组件以及自定义组件

客户可根据业务逻辑构建工作流

降低开发门槛、提高开发效率

智能体应用

基于指令遵循

Function Calling、任务拆解等能力

具备多智能体协同

自定义工作流工具导入

实现“一键”应用开发

云鼎场景+定制化服务

赋能行业数智化升级

云鼎科技垂域矿山大模型的应用，解决通用大模型无法理解矿山行业知识的问题，并且通过NLP应用智能体，在安全生产、运营管理、财务审计和辅助决策等多个业务场景实现落地。

利用向量数据库存储大量的矿山行业数据，结合检索增强生成技术（RAG ）提升回答准确率。在专业的安全生产场景中，云鼎科技打造煤矿安全生产知识助手，支持用户通过自然语言快速精准获取安全生产、生产数据、设备信息、创伤急救等知识，煤矿安全生产信息获取效率提升80%以上，设备故障排查和处置知识传递效率提升70%以上。

在通用的智能办公场景中，云鼎科技打造智慧办公助手，用户可以通过对话问答，快速获取规章制度信息、办公数据、公文信息等，实现“文档撰写过程更清晰、数据分析预测更准确”，整体办公效率提升20%以上。

下一步，云鼎科技将持续深化与DeepSeek等AI大模型的融合，依托“行业数据+大模型能力+场景经验”三位一体的核心优势，打造差异化的本地部署解决方案。针对矿山、化工、电力、钢铁、油气等行业对数据安全和私有化部署的强需求，提供模型部署、应用开发、场景方案定制、场景效果优化、系统运营运维的端到端一体化服务，以技术创新推动业务发展，赋能行业迈向智能化新时代。

作者 | 李冬厚 刘强 张财 王海涛

（转自：山东省煤炭行业协会）