随着中国企业数字化进程不断发展，部分企业已经积累了大量的数字文档、资料等 ，然而企业真正的“专家级知识”藏于大量资料及流程之下。公司运营积累的丰富经验、专业知识及行业Know-how是企业宝贵财富，因为它很难被竞争对手复制或购买。
而大模型的出现，让这些沉默在文档中的知识价值逐步立体、放大，涌现出指数级的增长价值。
但工业大模型不是简单地把大模型用在工业领域，而是大模型技术结合工业数据和业务场景的创新。
基本要求：看得懂、学得会、答得对
在半导体行业，知识的获取和应用对于提升生产效率和产品质量至关重要。然而，通用传统的知识检索方式往往面临着信息碎片化、检索效率低等问题，难以满足半导体行业高复杂度、强专业性的需求。
下面小智给大家举几个栗子~
通过以上案例，我们看到了大模型在处理具体问题时所展示出的巨大潜力，满足了行业对一款合格的大模型产品的基本要求与期待，即“看得懂、学得会、答得对”。大模型为半导体行业提供解决实际问题、提高生产效率、确保产品质量的实用解决方案的同时，也将改变了我们的工作方式。
“零幻觉、高可靠性”专家问答
大模型在处理自然语言理解和生成、图像识别和生成等方面表现出了显著的优势，但也不可避免会出现一些问题，如模型幻觉、理解偏差、图片扭曲失真等。
其中，“模型幻觉”较为常见。所谓“幻觉”即“说胡话”，生成错误或虚假的信息，并非基于准确的事实或数据。“幻觉”可能会误导工程师，影响实际生产决策和操作，给晶圆生产带来潜在风险。
例如：
应对以上大模型的通病，智现未来借助20余年半导体行业know-how和独特的技术手段，成功地破解了这些难题。基于独创的半导体垂域大模型“灵犀”，应用在“专家问答”上，确保检索和回答的可靠性和准确性。
"专家问答"融合了“半导体行业公域数据，智现未来20余年私域数据，以及客户私有数据”等多方数据的微调和对齐，采用先进的多模LLM+RAG检索增强生成架构，增强行业知识应用，有效解决通用大模型幻觉、专业性不强、答非所问、应用能力差等问题，实现了高效、准确的知识问答服务。
产品优势重点体现在：
○ 零幻觉：确保回答的准确性，避免产生虚假或误导信息。
○ 高可靠性：回答准确率超过90%，极大提升了工程师的信任度。
○ 高精度：高精度的回答助力工程师快速解决问题。
○ 高效率：RAG架构，使用户能够在极短时间内获取准确和有用的信息。
智现未来专家问答应用有效解决了晶圆厂的非结构化数据(如文档、图片、数据等)分散、难有效利用和沉淀的痛点，运用大模型强大能力，将“非结构化数据”结构化，进而形成有价值的企业专家级“知识库”，赋予企业智能体长期记忆、知识传承、经验传递和记忆共享的能力，实现组织内经验的持续积累和共享。
目前，智现未来的专家问答已经成功应用于半导体晶圆制造、半导体设备、显示面板等多个领域，在实际应用中，帮助用户显著提升了工厂的生产效率和质量控制能力，沉淀了工厂知识和经验，为企业创造了巨大的价值。
“零幻觉、高准确性”的专家问答能力如何养成
小智观点一：发育方式很重要
智现未来通过一系列的数据训练和评估流程，让大模型完成了从“半导体行业小白”到“技术专家”的高阶跃迁。
初始期，大模型通过基础模型测评和半导体公域行业数据训练，初步构建起专业知识体系。
进阶期，借助智现未来20余年积累的私有数据，深化模型的行业理解和应用能力。
强化期，在客户的晶圆厂实地环境中，通过智现未来专业工具链二次训练和客户私有数据的定制化学习，锤炼成为能够解决实际问题的“专业技术专家”。
经过如上训练，大模型不仅能做到“看得懂，学的会，答得对”，还能“老师傅当助理”，为年轻工程师提供建议和指导，帮助他们跨越不同领域的知识障碍，变身“多面手”，提升解决实际问题的能力。
小智观点二：投喂什么数据最关键
对于大模型来说，数据不是越多越好，高质量的数据才是关键。要把大模型从“大学生”训练成“行业专家”，需要有人给它提供“教材”，这个“教材”就是高质量的数据。这要求大模型研发企业要具备长期且高质的数据积累，以及高效的数据处理能力。
智现未来20余年深耕工程智能领域，积累了深厚的行业know-how，和丰富且高质量的生产数据及工艺数据，在数据方面拥有绝对优势。这些沉淀，帮助智现未来在训练大模型时轻松解决“用哪些数据训练”及“如何训练”等问题。
