工业&能源场景的特殊性，决定了AI落地必须跨越“技术理论”与“业务实践”的鸿沟。要让大模型技术与企业专有知识体系实现深度融合——前者提供强大的语义理解与逻辑推理能力，后者注入工业&能源场景的专业Know-How，二者形成“技术底座+领域知识”的共生体系，才能让AI破解工业语言密码，将智能决策贯穿从图纸到生产的业务全链条。

工业&能源企业在长期发展中积累了海量的专业知识，本应是驱动创新的“数字宝藏”，却因技术能力与管理体系与的双重桎梏，陷入"存而难用、用而低效"的困境。

一方面，工业&能源的知识体系复杂多样，包含了大量的非结构化数据，百万级页码的技术手册、多栏混排的行业白皮书、公式嵌套表格的标准规范等形成了多模态知识载体。传统OCR技术容易造成图文分割错位、公式符号解析失真、多语言混排识别断层等问题，形成了天然的知识萃取屏障。

另一方面，面对跨部门、跨系统的复合知识需求，传统知识库因“信息孤岛”难以自动关联散落知识，人工逐层检索耗时耗力。在处理技术原理、故障溯源等需要深度推理的问题时，也会因缺乏语义理解和逻辑推演能力，出现答非所问、信息碎片化堆砌等情况，严重影响决策效率。

这些问题导致企业知识资产贬值——海量专业知识从“创新燃料”变成“数据包袱”，知识复用成本高企，企业空有宝藏却难以挖掘。

如何将企业知识从沉睡中叫醒，构建企业专属AI应用？腾讯云智能体开发平台为工业与能源企业构建免部署，分钟级搭建的应用开发平台，提供三大模式，实现从文档解析到智能决策的技术赋能。

🔵 标准模式：让知识“活”起来 

基于OCR大模型与RAG（检索增强生成）技术的深度融合，实现复杂文档的精准解析与智能检索。突破传统OCR的技术瓶颈，支持200MB以上超大文档和26类复杂版式（如三维图纸、多语言混排资料），能精准识别图文表公式的空间关系；基于LLM的embedding模型将多文档信息召回率从85%提升至92%，混合检索+Text2SQL能力更让跨表查询准确率突破80%。全面的知识学习，让大模型能够提供更精准、专业的回答。 

🔵 工作流模式：让知识“跑”起来 

更复杂的工作流程也不在话下。工作流模式下，基于可视化拖拉拽界面，将文档解析、参数提取、大模型问答等原子能力编排为定制化流程，支持多类型节点（大模型 / 代码 / 参数等）灵活组合。依托零代码 / 低代码开发能力，快速实现复杂业务场景下知识流与业务流的智能协同，打破跨部门知识流转壁垒，让知识在业务链条中动态流动、精准赋能。 

🔵 Agent模式：让知识“思考”起来 

通过大模型自主任务规划与工具调用能力，构建全链条智能决策体系：大模型自动拆解问题、规划执行路径，主动调用适配工具并实时纠错反思，实现从需求解析到方案生成的闭环决策。凭借动态推理与主动交互特性，让知识应用突破被动检索局限，呈现更具逻辑深度与灵活性的智慧响应。 

腾讯乐享则聚焦企业知识库管理难题，解决企业知识管理中“效果差、效率低、管控乱”三大核心痛点，通过五大能力实现知识资产的高效沉淀、精准治理与智能应用，让企业知识库真正成为驱动企业创新发展的智慧引擎。

🔵 多格式知识统一管理 

打破文档、图纸、数据等多模态知识载体的格式壁垒，支持结构化与非结构化数据的统一接入与治理。

🔵 知识有效性与自定义属性 

实现知识资产的动态更新与审核，规避无效信息堆积与管理混乱，确保知识可靠性。

🔵 智能问答检索与溯源 

支持定位知识并回溯来源，破解传统检索低效难题，结合企业专业知识提供更准确内容。

🔵 数据洞察与管理看板 

知识应用数据可视化分析，实时呈现知识使用频率、业务赋能效果等核心指标，辅助管理者动态优化知识体系为决策提供科学依据。

🔵 开放平台 

支持与企业现有业务系统对接，打通知识与业务的壁垒，使其真正转化为生产力。