作为我国最早的大型铁路勘察设计单位之一，中铁第一勘察设计院（以下简称“铁一院”）在沙漠铁路、高原冻土铁路、高地温岩土工程处理、长大干线隧道、高寒地区高铁设计等复杂、艰巨的项目中积累了大量宝贵经验。但随着人才迭代，传统 “师徒传承” 模式下的知识流失、效率低下等问题愈发突出，亟待破局。
传统师徒传承模式，给知识的传承、经验的迁移、数据的利用带来三大难题：
为了找准痛点，对症下药， 商汤大装置与铁一院打造国铁价值工程多模态大模型应用平台，首次将多模态大模型应用于铁路工程设计知识的智能传承与应用。依托商汤大模型应用开发框架LazyLLM，商汤大装置为勘察设计人员打造了国铁勘察设计知识检索、知识问答、文本生成、文档审核以及多模态对话等功能，减轻报告撰写工作量，提高审核效率与质量，助力勘察设计工作“全程提效”。这相当于为每个技术员工引入一个集几十年经验为一身的权威专家！
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LazyLLM 技术亮点
LazyLLM 是专为下一代AI应用设计的数据流驱动型开发软件，通过独创的Pipeline/Parallel/Loop等数据流引擎，让开发者以积木式拼装构建多Agent应用（如智能对话、多模态RAG、AIGC工具）。
📌Github主页
https://github.com/LazyAGI/LazyLLM
01.灵活性高
自由编排RAG召回策略和Agent执行算法，助力开发者像搭乐高玩具一样轻松组件个性化应用。
02.产品落地快
利用自定义的轻量网关机制，帮助用户将单个demo快速转化为可用产品。
03.普适性强
统一市面诸多大模型调用接口，基模型自由切换，为用户提供一致的使用体验。
04.直观简洁
精细化模块设计，符合直觉的代码风格帮你集中精力，打造爆款产品。
LazyLLM 在本次项目中的技术点梳理
1.多学科、多模态的数据治理与知识库构建
🗝️定制化数据治理管道
铁路工程勘察设计领域覆盖 28 个专业，数据包含法律法规、标准规范、项目成果等，总规模超 420 GB，其中文本类超 130 GB。LazyLLM 团队基于各专业的语料特性，设计专属文档处理 Pipeline，将自定义切片策略（Transform）与节点分组策略（Node Group）以可插拔方式嵌入，兼顾跨专业的一致性与专业内的个性化。
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🗝️高密度知识场景的稳定与扩展
面对学科多样、知识极度密集的场景，对存储与检索的稳定性、可扩展性要求极高。LazyLLM 内置文档管理服务的 DocProcessor 具备高扩展解析能力，能覆盖海量文件并行处理；同时深度适配商汤自有高性能存储系统，为知识库问答提供稳定、低延迟、可横向扩展的检索底座。
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LazyLLM天然支持高可扩展的文档解析服务
🗝️跨模态文档解析与向量表征
铁路知识同时存在图片、表格、公式与文本等多模态形态。LazyLLM 原生适配高性能解析组件 MinerU，对版面、图片、公式、表格进行结构化抽取；文档管理组件支持多向量模型混用，算法可按模态自适应选择合适的嵌入模型，提升特征表征多样性，显著拓展多模态知识的可检索覆盖面。
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2.多模态知识问答（RAG）能力
🗝️面向行业的 RAG 全链路适配
围绕知识治理—检索—生成全链路，LazyLLM 设计并实现行业化的 RAG 算法，兼顾专业严谨性与可解释性，满足铁路工程勘察设计领域的高标准问答需求。
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🗝️面向复杂任务的 Multi-Agent RAG
针对多跳推理与跨模态复杂问题，引入多角色协作的 Multi-Agent RAG：通过阶段化检索、证据评估与噪声过滤，结合推理模型优势，显著提升复杂问题的正确率与可追溯性。
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🗝️面向演进的模块化迭代机制
依托 LazyLLM 的 Flow 组件，研发流程遵循「Pipeline 搭建 → 模块迭代 → 数据回流」闭环。各环节支持“无痛”替换与灰度升级，便于在不影响主流程的前提下快速验证与上线更优策略。
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3.智能写作 + AI 审核：
把专家时间还给高价值工作
日常工作并不只需要问答。围绕铁路专家的真实痛点，团队基于 LazyLLM 编排了两类多智能体应用，面向「长文写作」与「专业审核」两个高耗时场景：
🗝️智能写作 Agent（深度检索 + 结构化生成）
通过深度搜索 Agent 与写作 Agent 的协作，采用「多阶段检索 + 两阶段生成」流程：
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基于工程信息与专业模板生成多维大纲；
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融合价值工程知识库迭代扩写；
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生成符合专业要求的长篇高质量报告。
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🗝️AI 审核 Agent（规则/计算/检索三引擎协同）
面向多专业报告审核，内置规则引擎、计算引擎、检索引擎：除术语与标点等基础校验外，重点支持跨专业一致性校验，并实现审核结论—证据链同步展示，保障结果可解释、可追溯、可落地。
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以铁一院项目为起点，LazyLLM 已经在「多学科、多模态、强治理」的高要求环境中验证了可扩展的知识底座与可进化的智能体工作流。它既能把碎片化、异构化的行业知识沉淀为结构化资产，又能以模块化方式持续升级 RAG 与写作/审核能力，将专家从重复性工作中解放出来，把时间投入到更具价值的工程决策与创新实践中。
面向未来，LazyLLM将继续围绕跨模态检索优化、复杂推理增强、多智能体应用场景拓展、系统工程优化等方向稳步演进，让行业大模型应用在可靠、可控的路径上持续创造真实业务价值！
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