项目简介
作为全球领先的电梯及楼宇生态解决方案服务提供商，该企业是在海外最大的电梯事业基地，提供优质的垂直移动社会基础设施产品和配套服务，迄今为止公司综合实力多年稳居国内行业前三甲之列。
企业希望以 AI 为研发和办公提速，同时严格控制技术资料与代码的安全边界。项目在企业内网部署开源大模型，以电梯领域文档和研发资料构建向量知识库，设计企业知识助手、工作报告生成、文档助手和代码测试等场景，推动办公模式从“人工处理”为主向“AI 辅助 + 人工决策”转变。
业务痛点
知识碎片化
技术文档分散在不同系统，检索耗时且容易遗漏关键参数
重复文档工作多
需求、测试、周报和月报等标准化内容占用研发时间
代码质量依赖经验
人工审核难以稳定覆盖规范性与测试用例
数据安全要求高
技术机密和代码不能直接进入公共模型环境
解决方案
私有化模型部署
在企业内网运行大模型，确保资料、会话和代码可控
企业向量知识库
使用向量数据库和 RAG 检索电梯领域专业知识，并支持个人知识空间
报告与文档生成
对接业务数据，按模板生成工作报告和研发文档初稿
智能代码助手
通过 VS Code 插件提供代码会话、测试辅助和文档生成
项目效果
01
知识获取更便捷
员工可通过自然语言检索专业文档和技术参数
02
重复工作减少
报告与标准文档由 AI 生成初稿，员工聚焦复核与高价值工作
03
研发辅助增强
代码测试与规范检查形成可嵌入开发环境的辅助能力
04
安全边界清晰
模型、知识库和数据均在内网部署，满足企业隐私与合规要求
案例总结
项目以本地化部署解决企业 AI 落地的安全前提，再以知识、文档、报告和代码四类高频场景验证价值，为后续扩展更复杂的研发智能应用沉淀方法与能力。