王澍-2024宁德核电基于大模型的AI讲师开发实践_30页_1mb

报告摘要

随着通用大模型的出现，宁德核电开始探索AI技术在复杂行业中的应用，尤其是在核电这一技术成熟、安全标准极高的领域。本次实践基于第一性原理思考，旨在克服现有解决方案组合改进的局限，推动技术革新。核心目标包括提升培训效率和质量，优化业务流程，并通过AI技术应对行业复杂性。

核电行业特性：
- 复杂：核电站涉及36万种设备，需确保所有设备协同运作。
- 成熟：依赖经过长期验证的安全技术，技术更迭保守。
- 保守：强调数据与实践双重验证，未证明安全性的事物一律避免。
- 数据与安全问题：数据敏感性限制了技术的自由应用。
AI技术的局限：
- 大模型在实际应用中可能出现“幻觉”，即生成错误信息。
- 技术与业务的深度融合面临人、技术和流程的三重挑战。

第一阶段（探索）：
- 通过模仿人类专家行为验证AI的能力，识别了AI在模拟讲解、数据分析等方面的潜力。
- 遇到数据安全、网络安全以及用户对AI功能理解不足等问题。
第二阶段（改进）：
- 转变视角，尝试将AI与核电培训需求结合。
- 开发“云中锦书”系统，整合三大模块：
  - AI讲师大脑：GPT平台驱动的核电技能大模型，采用垂直语料训练，提高准确性与泛化能力。
  - 数字人类化嘴替：数字人如“书锦”和王澍形象，实现自然交互。
- 培训场景落地：
  - 使用虚拟角色为学员提供完整导向流程。
  - 自动完成在岗培训与模拟测试，实现全流程智能闭环。
第三阶段（应用与推广）：
- 推广场景扩展到培训、知识管理、办公辅助等领域。
- 办公效能提高：实现AI辅助生成报告、知识问答等功能。
- 内容方面：引入题库自动生成、考试标准化等新方法，显著缩短培训时长。
- 实施效果：
  - 个性化定制学习计划：原本6周缩小为15天。
  - 自动完成教学管理、科研辅助等繁杂任务，解放人力与时间。
  - 操作可行性大大提高，显著减少工作负担。