“智能煤炭采购与储备场地融合调运系统方案” 围绕煤炭采购、储备以及场地融合调运这几个关键业务环节展开，后续内容将详细阐述如何通过智能化手段，优化煤炭从采购到储备再到场地调运的全流程业务，以提升煤炭供应链的效率与协同性。

本页内容清晰呈现了方案的六大核心板块。从阐述项目开展的背景和要达成的目标出发，后续会依次讲解支撑系统的技术方案、系统本身的架构及核心能力，再说明系统如何部署以及数据安全如何保障，接着给出实施计划和相关报价，最后对方案进行总结并凸显其价值，整体逻辑层层递进，能让受众快速把握方案的整体脉络与重点内容。

一方面，点明传统煤炭采购模式效率低、成本高的痛点，凸显技术优化的紧迫性；另一方面，阐述整合 DeepSeek 人工智能技术的价值，既为煤炭采购与调运效率提升提供技术支撑，能通过系统模型辅助采购决策、优化合同签订与交付全流程，又可赋能煤炭行业，助力能源公司实现采购流程智能化升级，进而提升整体效率与效益，为后续方案的展开提供了必要性与技术基础的背景铺垫。

要构建智能决策系统，涵盖煤价预测、调运优化、动态报表生成、前瞻性采购计划这四大模块。

系统需全面覆盖煤炭采购关键环节，达成全流程智能化决策支持。

借助智能化手段，大幅提高煤炭采购与调运的效率和效益，降低风险。

自然语言交互层：用户能用自然语言描述报表需求，系统借助 DeepSeek，结合自然语言理解、知识图谱以及预训练语言模型（如 BERT、GPT - 4），还有检索增强生成（RAG）技术，从煤矿数据库调取核心数据，实现用户与系统的自然交互，快速生成精准报表。

私有化知识增强：通过 Apache Kafka 处理实时数据流，结合 Elasticsearch 建立统一数据索引层，部署企业专属数据库沉淀内部运营规则文档，微调训练提升 DeepSeek 对业务术语的理解精度；基于 React + D3.js 打造低代码交互的可视化配置界面，允许用户拖拽字段生成自定义分析视图，从而整合多源数据，提升系统对业务的理解和响应速度，同时提供灵活自定义分析功能。

智能模板生成：利用 DeepSeek 的文本生成能力，根据用户历史使用偏好自动推荐图表类型，支持多模态输出，自动生成包含数据解读文本和可视化图表的交互式报告（HTML/PDF），提升报表生成的智能化水平，为用户提供更直观、易理解的分析结果。

需求预测升级：接入 DeepSeek R1 模型的时序预测模块，分析历史采购订单、运输时效数据，预测未来 72 小时区域需求波动（误差率<5%）；结合卫星遥感数据（煤矿开工率热力图）动态修正预测结果，实现 “宏观政策 + 微观生产” 双驱动决策，助力企业提前布局，优化采购计划，降低库存成本与缺货风险。

多模态决策特征融合：构建 Transformer - Based 多模态编码器，通过 DeepSeek 融合历史采购数据（结构化）、合同文本（非结构化）、运输轨迹（时序）、网络信息、政策信息等多源信息；以采购成本、库存周转率、运输时效等为奖惩因子，训练动态决策代理（Agent）。技术上，用 RoBERTa 提取合同条款中价格波动风险关键词，通过 Graph Neural Network（GNN）建模矿点 - 电厂 - 运输节点关系，融合多源信息构建全面决策模型，提升决策科学性与准确性。

强化学习与运筹学协同优化：采用 PPO（Proximal Policy Optimization）算法训练采购策略，目标函数融合成本（线性规划）与风险（蒙特卡洛模拟）双指标；通过 DeepSeek 实时监测运输延迟告警（如暴雨导致铁路停运），自动触发替代路线计算与供应商备选清单推送，强化学习与运筹学结合，优化采购策略，降低风险与成本，保障采购与调运过程的稳定与高效。

多源数据治理：利用 DeepSeek 对接专属煤市数据库，整合煤炭市场监测价格、煤矿产能、火电企业日耗等 12 类高频数据，实现分钟级数据更新；借助 DeepSeek 数据清洗模块自动修复异常值，为煤价预测提供高质量数据基础，提升预测准确性。

多模态时序预测模型：采用 LSTM - Transformer 混合模型为核心架构，LSTM 捕捉短期波动，Transformer 建模长期趋势与跨数据源关联；通过 TSFresh 库自动提取产能、库存、价格、政策、运输等时序特征，并用 SHAP 值量化各因子贡献度，精准捕捉煤价波动趋势，提升预测精度与可解释性，为决策提供有力依据。

指数融合技术：运用 Graph Attention Network（GAT）构建长纤维指数与其他公开指标的隐含关联，形成异构数据对齐层；基于 Kalman 滤波建立实时校准机制，动态修正预测值与实际交易价格的偏差，提升预测的稳定性和准确性，助力企业优化采购策略。

聚焦 “多因子价格预测”，从三个维度详细阐述相关技术与方法：

一、流式特征工程

借助 DeepSeek 实时计算钢铁产量、发电量等外部数据，动态生成滑动窗口统计量，比如过去 24 小时区域发电量环比变化情况。同时，系统会自动生成特征重要性报告，筛选并淘汰贡献度低于 1% 的冗余特征，像 “建材企业数量对预测无显著影响” 这类特征就会被剔除。通过实时计算外部数据、动态生成并优化特征集，能够有效提升预测模型的性能与效率，保障模型的准确性和稳定性。

二、联邦学习（FL）数据融合

采用横向联邦学习框架，在严格保护电厂私有数据的前提下，联合多方来训练全局模型。为解决产能、发电量等低频数据的稀疏性问题，利用 GAN 生成合成数据进行数据增强。联邦学习实现了数据融合，既保护了各方隐私，又提升了模型性能；数据增强则丰富了训练数据，增强了模型的泛化能力。

三、因果推理增强

引入因果森林（Causal Forest）算法，能够区分产能、需求等因子对价格的直接或间接影响，让预测的可解释性得到提升。并且基于 Attention 机制进行动态权重分配，实现自适应特征融合，例如库存波动对煤价的影响权重会随季节变化而调整。因果推理与动态权重分配的结合，增强了预测的可解释性和适应性，为企业决策提供更清晰的依据，助力企业灵活应对市场变化。

从架构层面，前端采用 Web 和移动端双平台模式，能支持电厂、矿点、运输方等多角色便捷操作；后端运用微服务架构，对煤价预测、调运优化等核心功能进行模块化设计。这种双平台前端与微服务后端相结合的架构，一方面可满足煤炭采购与调运场景下多样化的操作需求，另一方面也能有效提升系统的灵活性、可扩展性以及维护效率，为系统高效、稳定地服务于煤炭业务全流程提供了技术架构保障。

将组建由资深架构师、全栈开发工程师、测试专家和UI设计师组成的专业技术团队，采用业界主流的开发框架和技术栈，为招标方打造高性能、高可靠的场地融合感知数字化平台。我们将严格遵循软件工程规范，从需求分析、系统设计、编码实现到测试验收的全生命周期进行严格把控，确保交付的系统在功能性、性能指标、安全性和用户体验等方面全面达到招标要求。

在技术选型方面，前端将采用Vue3+TypeScript+Element Plus的技术组合，后端采用Spring Boot+Spring Cloud Alibaba的微服务架构，数据库采用MySQL+TimescaleDB的混合方案，大数据处理采用Flink实时计算框架。针对物联网设备接入，我们将开发专用的协议转换中间件，支持Modbus、OPC UA等工业协议的无缝对接。同时，系统将内置完善的权限管理机制，支持RBAC权限模型，确保数据访问安全可控。

这是一套完整且先进的技术架构方案，从多个层面详细阐述了技术组件与融合要点，以保障系统的高效、灵活与智能运行：

层级 / 技术组件 / 大模型融合点：作为整个架构的核心基础，清晰界定了各层级之间的技术组件交互逻辑，以及大模型在不同层级的融合方式与作用点，为后续各层的协同工作奠定了框架性基础，确保技术体系的整体一致性与可扩展性。

数据层：采用 Apache Kafka 流处理技术，能够高效、实时地处理海量的流式数据，保证数据传输的低延迟与高吞吐量；Ceph 存储系统则凭借其分布式、高可靠的特性，为各类数据提供安全且可扩展的存储能力，支持数据的持久化与快速检索；联邦学习数据沙箱的引入，在保障各参与方数据隐私的前提下，实现了跨数据源的数据联合分析与模型训练，打破了数据孤岛，为多源数据的价值挖掘提供了安全环境。

模型层：利用 PyTorch 强大的深度学习框架，结合 DeepSpeed 的分布式训练能力，可高效训练大规模深度学习模型，大幅提升模型训练速度与效率，满足复杂模型的训练需求；TimeSformer 多模态预测技术，能够充分融合不同类型（如文本、图像、时序等）的数据特征，精准捕捉数据中的多模态关联信息，从而实现更准确、全面的多模态预测分析，为业务决策提供有力的模型支撑。

服务层：基于 Spring Boot 微服务架构，将系统拆分为多个松耦合的微服务单元，每个微服务可独立开发、部署与扩展，极大地提高了系统的灵活性与可维护性；Kubernetes 编排技术则对这些微服务进行自动化管理，实现服务的自动扩容、故障恢复等操作，保障服务的高可用性；NL2SQL 动态接口允许用户通过自然语言直接生成 SQL 查询语句，降低了用户与系统数据交互的技术门槛，让业务人员能更便捷地获取所需数据，提升了数据使用的效率与友好性。

终端层：前端采用 React 技术构建可视化界面，凭借其组件化、高效渲染的特点，为用户提供丰富、交互性强的视觉体验，便于用户直观地查看系统数据与分析结果；移动端轻量化模型（TinyML）针对移动设备的资源限制进行优化，可在移动终端本地实现轻量级的智能分析与预测，满足移动场景下的实时性需求；边缘端模型蒸馏（DistilBERT）通过对大型 BERT 模型进行压缩与优化，在边缘设备上也能高效运行，实现边缘侧的快速推理与数据处理，减少数据传输延迟，提升边缘场景下的系统响应速度。

整体采用分层架构设计，巧妙融合了流式数据处理、分布式存储、联邦学习、深度学习、微服务、容器编排、自然语言处理等多种先进技术，各层之间协同配合。这种架构设计不仅保障了系统在复杂业务场景下的稳定性与高性能，能够应对高并发、大规模数据等挑战，还实现了高效、灵活、智能的系统运行，充分满足不同用户在功能、性能、使用场景等方面的多样化需求。

本页展示的是 “大模型工具链全栈技术”，从多个维度详细呈现了大模型相关的技术架构、应用场景及能力特点：

应用场景

涵盖业务系统、知识库引擎应用、报表系统、辅助决策等领域，大模型技术能在这些场景中发挥作用，为业务开展、知识管理、数据呈现与决策制定提供支持。

知识库与知识引擎

知识库：作为知识的存储基础，为知识引擎提供数据支撑。

知识引擎：

开放对接方面，有 DeepSeek 联网助手，可进行行情预测、价格预测；还能开展市场分析、营销策略制定、风险预警、供需研判等工作。

依托 RAG（检索增强生成）技术，构建了煤炭行业专属知识库，同时包含工作流、联网搜索、配置项等功能模块。

模型服务层提供 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、精调知识大模型、行业大模型、客户专属模型等，且对外提供大模型 API（包括 DeepSeek、客户专属模型、混元、行业模型等），供上层应用调用。

自研平台

大模型广场：内置 DS 全系模型，支持一键发起模型部署和一键发起模型训练，方便快捷地开展模型相关操作。

模型训练：可基于 DeepSeek 模型，结合客户数据，提供大模型精调解决方案，训练生成客户专属模型，同时具备训练加速能力。

模型部署与服务管理：能部署 DeepSeek 系列模型、AI 系列模型、客户专属模型，兼容 OpenAI 接口规范，复刻 DeepSeek 的推理加速能力，保障模型推理的高效性，且通过模型 API 向上层知识引擎等模块提供服务。

算力

具备计算集群（如 H20、A10 等），支持国产算力适配，拥有高性能计算网络架构，为大模型的训练、推理等操作提供强大的算力支撑，确保整个大模型工具链能高效运行。

能力特点

拥有模型 + 训练平台 + 应用构建平台的全链路能力，能覆盖大模型从研发到应用的各个环节。

提供从训练→推理→应用的一站式丝滑服务体验，让用户在大模型的使用流程中更加顺畅便捷。

全面接入 DeepSeek 模型，以 DeepSeek 相关技术为核心，结合其他模型与技术，构建起完整的大模型工具链生态。

模块大模型技术性能提升：聚焦大模型技术本身，通过技术优化等手段，使大模型在各模块中的性能得到增强，为后续应用提供更坚实的技术基础。

报表生成动态模板响应速度提升，支持万级数据实时渲染：在报表生成场景下，动态模板的响应速度有了明显提升，能够高效处理万级规模的数据并实现实时渲染，让报表生成更快捷、高效，满足大规模数据报表的实时性需求。

采购决策 | PPO 强化学习 | 采购成本波动率降低 22%：运用 PPO 强化学习技术辅助采购决策，有效降低了采购成本的波动率，幅度达到 22%，有助于企业更稳定地控制采购成本，提升采购环节的经济效益。

煤价预测 | TimeSformer 多模态模型 | 中期预测误差率≤7.3%（原模型 12.5%）：采用 TimeSformer 多模态模型进行煤价中期预测，预测误差率控制在 7.3% 以内，相比原模型 12.5% 的误差率有显著降低，极大提高了煤价预测的准确性，为企业基于煤价的决策提供更可靠依据。

多源数据融合 | 联邦学习 + CTGAN | 训练数据覆盖率提升 65%：借助联邦学习结合 CTGAN 的技术手段，实现多源数据融合，使训练数据的覆盖率提升了 65%，丰富了模型训练的数据基础，有助于提升模型的泛化能力与准确性。

大模型技术应用显著提升系统性能，创造显著业务价值：大模型技术在系统中的应用，不仅从技术层面显著提升了系统性能，还切实为业务带来了显著价值，推动业务高效开展。

为企业优化采购、降低成本、提升效率提供有力支持：综合上述各方面的优化与成果，最终能够为企业在采购优化、成本降低以及效率提升等核心业务环节提供强大且有力的支持，助力企业实现更好的经营与发展。

一、基础环境配置

1.硬件环境

开发团队成员需自备符合项目要求的台式或便携式个人电脑，确保设备性能能够满足软件开发、模块部署与调试以及三维模型建设等工作的需求。电脑配置应至少支持主流开发工具和软件的流畅运行，以保障开发效率。

2.软件环境

开发人员需安装必要的正版工作软件，严禁使用盗版、破解软件接入内网办公环境。前端开发需兼容 TypeScript 和 JavaScript 两种编程语言，配备相应的代码编译校验工具；后端开发需支持 Maven 框架及 pom 文件形式的依赖管理，以及在 Springcloud 版本基础上集成 SpringCloud0penfeign 框架等。同时，还需安装数据库管理工具、接口调试工具等相关辅助软件。

二、开发工具与技术栈

1.开发工具

选用先进的开发工具进行系统模块的开发工作，包括前端页面开发工具、后端业务逻辑开发工具、数据库设计与管理工具等。确保工具能够满足敏捷开发模式的需求，支持迭代开发、持续集成和持续交付等方式。

2.技术栈

前端采用兼容 TypeScript 和 JavaScript 的技术，结合相关的前端框架实现各业务模块数据功能的集成展示，支持菜单栏多功能切换等特性。后端基于 Springcloud 等框架，利用高效的算法和数据结构，结合缓存技术和数据预取机制，提高系统性能。数据库选用主流的关系型数据库或非关系型数据库，根据项目需求进行合理设计与管理。

三、网络环境

1.网络架构

搭建稳定、安全的网络架构，保障开发过程中数据的传输与交互。确保开发环境与测试环境、生产环境之间的网络隔离，防止数据泄露和干扰。同时，配置相应的网络设备，如路由器、交换机等，保障网络的畅通。

2.安全策略

实施严格的网络安全策略，包括防火墙配置、入侵检测系统部署等，防止未授权访问和网络攻击。开发人员接入内网办公环境需遵守相关规定，严禁使用未经授权的设备和软件。定期对网络安全进行检测和评估，及时发现并解决安全隐患。

四、环境部署与管理

1.环境划分

明确划分开发环境、测试环境和生产环境，各环境的配置和参数应根据实际需求进行设置，确保环境的一致性和稳定性。开发环境用于日常的软件开发和调试工作；测试环境用于对开发完成的功能模块进行测试和验证；生产环境用于最终的系统部署和运行。

2.部署流程

制定详细的软件安装部署计划，按照计划在目标环境中进行软件产品的安装部署。确定安装所需的资源和信息，并向甲方提供相关支持。在安装过程中，确保软件编码和数据库按照合同规定初始化、执行和终止，并对安装事件和结果进行记录。

3.环境管理

建立完善的环境管理机制，对各环境的配置、版本、运行状态等进行实时监控和管理。定期对环境进行维护和优化，确保环境的性能和安全性。同时，做好环境备份工作，防止因环境故障导致数据丢失和系统瘫痪。

针对煤炭行业尤其是电厂对数据安全和成本的不同诉求，提供本地化和混合云两种选择。本地化部署初始成本不低于 200 万，需高等级服务器，能契合电厂内网安全要求；混合云部署则将非敏感模块上云以节约成本，核心数据留在本地处理。两种模式可让企业依据自身实际，灵活选取，在保障系统稳定运行的同时，兼顾数据安全与成本控制，为系统在不同企业的落地提供了适配性的部署方案。

呈现出面向实战的一站式大模型精调部署解决方案，全方位涵盖 AI 建模部署、AI 资产管理与资源管理等关键领域，为大模型的全生命周期管理提供有力支撑：

1.AI 建模部署

该部分构建了从数据处理到模型应用的完整流程，助力大模型高效精调与部署。

2.大模型精调

快速试一试：提供零代码一键部署大模型的便捷方式，用户无需编写代码，只需简单操作就能完成大模型部署，随后可通过网页问答形式直观体验模型推理效果，快速感受大模型能力，降低了大模型使用的技术门槛，让非技术人员也能轻松接触大模型。

精调训练：支持低代码、灵活自定义两种精调模式。低代码模式简化了精调流程，用户通过简单配置即可开展精调；灵活自定义模式则满足了有更高定制化需求的用户，可根据具体业务场景和数据特点，自由调整精调参数与策略，适配多样化的精调需求。

3.全流程覆盖（数据→训练→调试→部署→应用）

数据中心：

数据构建方面，预置 3 大类精调数据处理 pipeline，能对不同类型的精调数据进行规范化、流程化处理，提升数据质量与可用性；同时配备 CV、大模型相关的标注工具，可精准对计算机视觉和大模型训练所需数据进行标注，为后续模型训练提供高质量标注数据。

训练工坊：

训练工具丰富多样，具备周期调度能力的可视化建模工具，让用户能以拖拽、配置等可视化方式进行建模，降低深度学习场景化应用门槛；低门槛深度学习场景化工具针对不同业务场景提供开箱即用的解决方案；交互式代码开发工具支持用户进行个性化代码编写与调试；专业的通用任务调度工具可高效管理各类训练任务的调度执行。

支持分布式稳定训练，可实现多机多卡大规模训练，充分利用硬件资源，提升训练效率，且具备故障自动重启续训功能，即便训练过程中出现故障，也能自动恢复并继续训练，保障训练任务的连续性。

提供基于 Jupyter 的高效自定义镜像制作工具，用户可根据需求定制包含特定环境、依赖的镜像，满足个性化训练环境需求。

训练指标监控全面，有丰富的指标监控及告警机制，覆盖网络及 GPU 算力等关键资源与训练指标，实时掌握训练状态，及时发现并解决训练过程中的问题。

内置训练加速，全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30%，大幅缩短训练时间，提升训练效率。

支持精调数据配比训练，内置 100 + 任务类型精调配比数据，可根据不同任务类型和数据特点，灵活调整数据配比，优化精调效果。

模型部署：

采用分布式推理，有效解决大参数量模型部署难题，能提供超长上下文窗口，满足对长文本等场景的处理需求。

内置推理加速，全新升级 Angel 推理加速能力，加速比可达 2 倍，显著提升模型推理速度，让大模型在实际应用中能更快速地响应请求。

支持大模型调用，提供统一的大模型调用 API 及体验工具，大幅缩短业务接入大模型能力的周期，方便各类业务系统快速集成大模型能力。

4.AI 资产管理

对不同类型的大模型及 AI 框架进行有效管理，为模型应用提供丰富资源。

自研通用大模型：是从零训练自主创新的通用大模型，涵盖 7b、13b、70b 等不同参数量级，可根据不同业务规模和需求，选择合适参数量级的大模型，满足多样化的通用 AI 任务需求。

自研行业大模型：聚焦电力、能源、煤炭等领域，深度适配垂类业务场景，能显著提升垂类任务性能；支持知识增强，可融入行业专属知识，同时具备实时更新知识库的能力，确保模型知识体系与行业最新发展同步。

开源大模型：包含 Deepseek 全系，以及 Llama、baichuan、chatglm、Qwen 等众多主流开源大模型，为用户提供丰富的开源模型选择，便于开展基于开源模型的二次开发与应用。

AI 框架：涵盖 Pyspark、pytorch、vllm、megatron 等通用训练框架，满足不同大模型训练框架需求；还有 triton、vllm、sglang、sd、paml 等通用推理框架，支持大模型在推理阶段的高效运行。

5.资源管理

为大模型的训练、部署与运行提供坚实的资源保障。

云服务器：公有云提供 HCC 高性能服务器，可一键纳管，方便用户快速获取高性能计算资源；私有化服务器支持 X86 + ARM 统一纳管，能适配不同架构的硬件环境，满足企业私有化部署的需求，实现对不同架构服务器的集中管理。

分布式文件存储：公有云有分布式文件存储 CFS、Turbofs、Goosefsx 等，具备高可靠性、高可用性和可扩展性，为大模型训练与应用提供海量存储资源；私有化支持 NFS 协议存储 NAS、CSP 等，满足企业在私有化环境下的分布式存储需求，保障数据的安全存储与高效访问。

容器底座：公有云自带容器底座 TKE，提供便捷的容器化部署与管理能力，简化大模型相关服务的部署流程；私有化自带容器底座 TCS，支持在私有化环境下进行容器化部署与管理，助力企业构建稳定、高效的容器化应用环境，保障大模型相关应用的可靠运行。

聚焦 DeepSeek 全系大语言模型支持服务部署，包含多方面内容：

DeepSeek 全系列：涵盖 R1、V3 满血版，以及 R1 - Distill - Llama - 70B、R1 - Distill - Qwen - 32B、R1 - Distill - Qwen - 14B、R1 - Distill - Llama - 8B、R1 - Distill - Qwen - 7B、R1 - Distill - Qwen - 1.5B 等型号。

一、一体化服务管理工具及推理加速能力：

1.一体化服务管理工具：

服务管理与运营：可进行指标监控、鉴权 / 限流、流量分配，能实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标，自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷。

容器调度：支持 HPA 扩缩容、定时扩缩容、组合扩缩容等多种策略，满足不同场景的灵活资源需求。

算力调度：能纳管资源组，提供按量计费算力池，有大模型专属 GPU 算力包月独享，以及 CPU 及传统 GPU 算力按需按量供应。

2.Angel 推理加速：具备并行解码、模型量化、并行优化、Sampling 及 batch 优化等能力，提升推理效率。

二、核心收益：包括支持长上下文（64~128K）、超大规模型启动加速、独享 GPU 算力集群、私有 API 服务调用、高并发与高可用、企业级鉴权流控，以及算力投入持续降低等优势。

DeepSeek 全系大语言模型支持 SFT（有监督微调）。该方案基于自研平台精调工具链，旨在迁移 R1 高级推理能力至小尺寸模型，从而以更低推理成本满足垂直场景下的业务需求。

方案流程涵盖多个环节：

在线服务与 R1 模型部署：可内置 R1 模型并实现一键部署，方便快捷地启动模型相关服务。

数据构建环节：首先进行 R1 问题清洗，过滤剔除无关数据；接着调用 R1 推理服务生成推理结果；之后清洗 R1 推理结果，构造蒸馏数据集，为后续蒸馏模型做数据准备。

任务式建模与模型评测：选择并精调目标模型进行蒸馏模型构建，最后通过评估对比模型效果，直观检验蒸馏后模型的性能。

此外，方案还具备快速、灵活易扩展等特点，助力高效开展模型蒸馏相关工作。

为满足不同场景下的客户需求提供多样化选择。标准模式借助内置最佳实践流程，导入文档或问答对就能实现稳定精准的知识问答，适配企业知识服务、产品咨询等严肃场景；工作流模式可通过拖拽原子能力编排流程，满足用户对应用执行流程的个性化需求；Agent 模式依靠大模型自主规划任务和调用工具，能高效搭建应用，适合有灵活回复或快速搭建需求的服务问答场景。整体而言，三种模式各有侧重，企业可根据自身对稳定性、定制化或创新尝试的需求，灵活选取合适的模式，以更好地发挥大模型引擎在相关业务中的作用。

1.项目领导小组

由公司项目决策管理人员组成，成员包括公司总经理、副总经理、顾问及专家。具体岗位职责如下：

1)承担项目资源总体协调，给予项目总体指导，决策项目定位和方向。

2)承担项目进度总体协调和控制，对项目重大变更进行审批。

3)对项目的关键节点目标进行审查监督。

4)对项目的立项、结项进行审批。

2.顾问委员会

1)给予项目总体指导。

2)对项目定位和方向提供咨询。

3)对本项目进行业务规划、业务需求梳理和分析等相关工作。

4)为本项目决策提供专业意见。

3.项目指导小组

1)协助公司对本项目业务规划、业务流程等关键需求进行梳理及分析。

2)对本项目的管理、实施提供咨询建议。

3)为本项目系统架构、关键技术等关键技术问题提供咨询。

4.项目经理

1)负责项目实施过程中的各种组织、协调工作。

2)编制项目计划，对项目进度进行控制。

3)分配项目工作任务，监控实施成员的工作和项目进程。

4)管理项目的各种风险和争议。

5)控制实施预算、资源和实施方法。

6)对最终的项目成功负责。

7)根据实施队伍的组成，安排必要的内部培训以保证顾问的实施技能。

8)控制项目的范围、目标和成本。

5.技术经理

1)负责领导技术团队开展需求分析、系统设计、程序编码、功能及非功能测试等工作。

2)负责系统架构的制定、关键技术问题的把关等。

3)负责确保项目遵守项目计划书中描述的要求，确保交付的软件及其文档、非交付的软件以及过程的质量。

6.项目管理组

1)负责本项目的管理工作，具体岗位职责包括但不限于以下内容：

2)负责项目管理标准规范的组织编制。

3)协助做好项目成果管理工作。

4)记录和反馈各项目组对项目建设管理问题和需求，汇集工程管理、项目管理和项目监理知识经验，形成工程管理体系知识库。

5)分析项目计划可能存在的任何潜在问题，如资源限制、项目交迭、风险等，并跟进已产生问题的解决。

7.需求分析师

负责需求分析、设计等相关工作的具体实施，包括但不限于以下内容：

1)组织编制需求分析报告，对技术架构整体方案提出建议。

2)负责需求管理工作，包括需求的跟踪、维护和变更。

3)分析客户对外部系统数据需求，确定数据引入的阶段等事项。

4)参与测试用例评审。

5)执行项目计划中其它需本组负责的工作。

8.系统设计组

负责系统概要设计和详细设计工作等相关工作的具体实施，包括但不限于以下内容：

1)组织编制总体设计方案。

2)形成关键技术问题解决办法，并在项目实施中予以指导。

3)负责指导软件开发环境搭建和系统性能测试。

4)协助解决在开发中遇到的技术问题。

9.系统开发组

负责完成软件的开发和自测，并制作版本等相关工作的具体实施，同时完成知识转移与培训、技术支持等相关工作，具体包括但不限于以下内容：

1)参与承担模块的需求开发工作。

2)负责承担模块的详细设计及开发工作。

3)负责承担模块的单元测试工作。

4)负责功能测试中的问题解决。

5)负责知识转移与培训、技术支持等相关工作。

10.实施与培训组

由本项目开发团队采用人员复用方式组建，负责具体的系统实施与培训工作及相关工作，具体内容包括但不限于以下内容：

1)负责项目上线阶段系统的实施工作。

2)制定实现知识转移的措施，定期组织知识转移交流活动。

3)制定详细的培训计划并组织实施。

11.客户服务组

由公司客户服务部提供客户服务工作，具体包括但不限于以下内容：

1)制定详细的运维策略与工作计划。

2)负责运维体系的筹划过程中的必要支持。

3)负责维护期系统调试、二次开发等事宜协调工作。

4)售后服务期的各项售后服务工作。

从时间与任务维度，明确了需求确认（1 个月，细化功能清单和数据接口规范）、系统开发（3 - 6 个月，分模块迭代交付且优先上线煤价预测与调运功能）、部署验收（2 个月，开展本地化环境调试与用户培训）三个核心阶段。通过分阶段实施的方式，能确保项目有序推进，最终保障系统按时上线，满足企业在煤炭采购与调运方面的业务需求，为系统的落地实施提供了清晰的时间与任务推进路径。

从成本与效率维度看，能降低 10% - 15% 的采购成本，使调运效率提升 20% 以上，且动态决策响应速度可达到分钟级；从系统作用来讲，可显著提升业务效率与效益，助力企业实现降本增效；最终，能为企业创造可观的经济效益，增强其在市场中的竞争力，充分体现该系统在推动煤炭采购与调运业务优化升级、为企业赋能方面的重要作用。

一方面，通过融合深度学习技术与煤炭行业专业知识（Know - How），打造能源领域智能化的标杆方案；另一方面，凭借先进技术和行业经验的结合，构建起技术壁垒。最终，能够确保该系统在能源领域占据领先地位，进而引领行业发展，体现出方案在技术层面的核心竞争力与前瞻性。

“采购与调运系统” 功能清单，全方位涵盖了从数据监测、业务执行到管理监督等采购与调运全流程的功能模块，为煤炭采购与调运业务的高效、规范开展提供全面支持：

一、动态数据模块

该模块是系统感知市场与运输动态的 “神经中枢”。

1.实时监测

1)市场动态：依托多源数据采集与分析技术，实时捕捉煤炭市场供需关系的细微变化，精准追踪价格波动趋势，为采购决策提供及时、准确的市场动态数据支撑，让企业能敏锐把握市场机遇，规避价格风险。

2)运输状态：借助先进的定位与通信技术，实时获取煤炭运输车辆的精准位置信息，结合智能算法预测车辆预计到达时间，使企业对运输进程了如指掌，便于提前做好接货等后续安排。

二、预约卸货模块

聚焦卸货环节的高效有序开展，减少时间与资源浪费。

1.卸货调度

1)车辆匹配：系统会智能分析卸货点的容量限制以及车辆的类型特点，自动为每一批次煤炭运输匹配最适配的卸货资源，确保卸货作业的高效性与安全性，避免因资源错配导致的效率低下或安全隐患。

2)时间优化：通过对历史卸货数据的分析与智能算法建模，生成最优卸货时间窗口，有效减少车辆排队等待时间，提升卸货场地的周转效率，让卸货环节更加顺畅。

二、在途监控模块

为运输过程的安全与可控提供保障。

1.安全监控

1)车辆定位：利用 GPS / 北斗卫星定位系统，对运输车辆进行实时、精准定位，企业可随时查看车辆位置，掌握运输路线的执行情况。

2)异常预警：对运输环境中的温度、湿度等关键参数进行实时监测，当参数超出安全阈值时，立即触发报警机制，及时提醒相关人员采取措施，保障煤炭运输过程中的质量安全与车辆运行安全。

三、智能调度模块

通过智能算法实现运输资源的最优配置。

1.路径规划

1)最短路径：结合实时路况信息，运用智能路径规划算法，快速计算出煤炭运输的最优路径，有效缩短运输时间，降低运输成本。

2)车辆调度：基于车辆的实时位置、载货状态等信息，自动将运输任务分配给空闲车辆，实现运输资源的动态平衡，提升整体运输效率。

四、计划管理模块

为采购与生产、运输的协同开展提供规划指导。

1.生产计划

1)产能分配：紧密围绕订单需求，动态调整煤矿的生产计划，确保煤炭生产与市场需求精准匹配，避免产能过剩或不足，提高生产资源的利用效率。

2)运输计划：综合考虑订单要求、煤矿产能、运输资源等因素，生成详细的煤炭发运计划，涵盖车皮调度、船舶安排等具体内容，保障煤炭运输的有序进行。

2.供应预报

1)需求预测：深度挖掘历史数据，结合市场趋势分析，运用预测模型精准预测未来煤炭需求量，为采购计划的制定提供科学依据，助力企业提前布局，保障供应稳定。

五、合同管理模块

保障合同履约的规范性与及时性。

1.合同履约

1)付款状态：对合同付款进度进行实时跟踪，以可视化的付款曲线直观呈现付款情况，方便企业财务与业务部门及时掌握资金流向，确保付款环节的规范与高效。

2)违约处理：系统自动对合同条款进行扫描与分析，一旦识别出违约情况，立即触发预警流程，及时通知相关人员采取应对措施，降低违约带来的损失。

六、调运管理模块

实现运输资源的优化调度与货物的安全运输。

1.资源调度

1)车辆调度：根据运输任务的实时需求，动态分配运输车辆，充分发挥每一辆车的运力，优化资源利用率，提升运输整体效率。

2)货物分配：基于煤质特性，智能匹配最适合的运输工具，避免不同煤质的煤炭混合运输，保障煤炭质量，降低混质风险。

七、验收管理模块

确保煤炭验收的精准与规范。

1.质量检测

1)热值检测：采用实验室专业设备或便携检测仪器，对煤炭热值进行准确检测，为煤炭质量评估提供关键数据，保障采购煤炭的质量符合要求。

2)数量核验：将过磅数据与合同约定的煤炭数量进行自动对比，快速生成数量差异报告，便于及时发现并处理数量不符问题，确保验收环节的公正与准确。

八、耗存管理模块

助力企业科学管理煤炭库存与损耗。

1.库存监控

1)库存预警：预先设置安全库存阈值，当煤炭库存出现缺货或积压情况时，系统自动向采购、生产等相关部门发送通知，提醒及时采取补货或去库存措施，维持合理库存水平。

2)耗损分析：对煤炭在运输、储存等环节的损耗情况进行全面统计与深入分析，精准计算损耗率，在此基础上生成改进报告，为企业优化运输与储存流程、降低损耗提供依据。

九、结算管理模块

保障费用核算与税务处理的准确高效。

1.费用核算

1)运输费用：系统自动采集运输过程中的各类费用数据，快速计算运费、杂费等，并支持多币种结算，满足企业国际化业务需求，提升费用结算效率。

2)税务处理：根据合同类型自动匹配相应税率，精准计算应纳税额，生成规范的纳税申报表，简化税务处理流程，降低税务风险。

十、监督管理模块

确保运输与环保等方面的合规性。

1.合规检查

1)运输合规：将运输路线、时间等实际执行情况与许可证信息进行细致对比，及时识别违规行为，保障运输业务合法合规开展。

2)环保监测：对运输车辆的尾气排放进行实时监控，确保其符合环保标准，助力企业践行绿色发展理念，履行环保责任。

十一、供应商管理模块

为供应商的科学评估与管理提供支持。

1.供应商评估

1)质量评分：定期对供应商所提供煤炭的质量稳定性、交货准时率等指标进行全面评估与打分，为供应商选择提供客观依据。

2)服务评分：广泛收集内部用户对供应商响应速度、售后服务等方面的评价，从服务维度对供应商进行综合评估，促进供应商提升服务质量。

十二、报表管理模块

为企业运营与财务分析提供数据支持。

1.运营报表

1)运输效率：系统自动统计车辆周转率、满载率等关键 KPI 指标，清晰呈现运输运营效率，为优化运输管理提供数据支撑。

2)财务报表：自动生成利润表、成本分摊表等财务分析报表，全面反映企业采购与调运业务的财务状况，为企业经营决策提供财务依据。

十三、授权管理模块

保障系统访问与数据查看的安全性与规范性。

1.角色权限

1)模块权限：按照岗位差异，精准分配系统各功能模块的访问权限，例如调度员无合同修改权限，确保不同岗位人员只能操作与自身职责相关的功能，保障系统安全。

2)数据权限：严格控制用户可查看的部门、供应商数据范围，防止数据泄露与越权查看，保护企业数据安全与商业隐私。

十四、增值服务模块

为企业市场决策提供助力。

1.市场分析

1)价格趋势：深入分析区域煤炭价格波动情况，并进行趋势预测，帮助企业把握价格走势，优化采购时机与策略。

2)竞争分析：全面识别主要竞争对手的市场策略与资源布局，为企业制定市场竞争策略提供参考，提升企业市场竞争力。

十五、其他扩展模块

满足企业更多元化的业务需求。

1.公告管理

1)系统公告：及时发布系统维护通知、政策法规更新等公告，确保企业内部人员及时了解系统与政策变化。

2)业务公告：发布采购招标、供应商变更等业务相关通知，保障业务信息的及时传递与共享。

2.厂内调度

1)装车优化：根据煤仓库存分布、车辆载重等情况，智能优化装车顺序，提升厂内装车效率，保障煤炭发运的高效性。

2)设备监控：对煤场堆取料机、地磅等关键设备的运行状态进行实时监控，及时发现设备故障与异常，保障设备稳定运行，为采购与调运业务提供设备支持。

“煤价预测系统” 功能清单，从多维度、深层次展现了系统在数据治理、预测建模、技术融合等方面的强大功能，为精准预测煤价提供全面且有力的技术支撑：

一、多源数据治理模块

该模块是煤价预测的基础，致力于打造高质量、高时效性的数据源。

1.数据整合

高频数据接入：系统与专属煤市数据库实现深度对接，全面整合市场监测价格、煤矿产能等 12 类与煤价密切相关的高频数据。借助高效的数据传输与处理技术，达成分钟级的数据更新频率，确保系统能实时获取最新市场动态，为后续预测提供及时、新鲜的数据原料。

2.数据清洗

异常值修复：运用智能算法自动识别因录入错误等原因产生的离群价格，例如通过统计方法精准捕捉价格突变点。一旦发现异常值，系统会依据数据的整体分布与规律，进行科学修正，保障数据的准确性与一致性，为后续预测模型提供可靠的数据基础。

二、多模态时序预测模块

聚焦于构建精准的时序预测模型，捕捉煤价的短期波动与长期趋势。

1.模型架构

LSTM - Transformer 混合：创新性地采用 LSTM（长短期记忆网络）与 Transformer 相结合的混合模型架构。LSTM 擅长捕捉煤价的短期波动特征，能有效记忆近期数据的变化模式；Transformer 则在建模长期趋势以及跨数据源的关联关系方面表现出色，二者优势互补，全方位把握煤价的变化规律。

2.特征工程

时序特征提取：借助 TSFresh 库强大的特征提取能力，自动从产能、库存、政策等多维度数据中提取丰富的时序特征。这些特征涵盖了数据的趋势、周期性、波动性等多种属性，为预测模型提供更全面的输入信息。

3.因子量化

SHAP 值分析：运用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值分析方法，对运输成本、政策调整等各类因子对煤价的影响程度进行量化评估。通过计算每个因子的贡献度，清晰呈现不同因子在煤价波动中的作用，提升预测模型的可解释性，也为分析煤价影响因素提供有力工具。

三、指数融合技术模块

通过数据对齐与预测校准，进一步提升煤价预测的准确性。

1.数据对齐

GAT 关联建模：利用图注意力网络（GAT），对长纤维指数与电力消耗、国际煤价等公开指标之间的隐含关联进行建模。挖掘这些指标之间的潜在联系，为煤价预测引入更多有价值的参考因素，丰富预测的信息维度。

2.预测校准

Kalman 滤波修正：采用卡尔曼滤波技术，动态修正预测值与实际交易价格之间的偏差。实时根据新的观测数据调整预测结果，有效提升短期预测精度，让预测值更贴近实际煤价变化。

四、多因子价格预测模块

综合多类因子，实现更精准的价格预测。

1.流式特征生成

滑动窗口统计：实时计算钢铁产量、发电量等相关数据，通过滑动窗口技术生成 24 小时区域发电量环比变化等统计量。这些统计量能及时反映相关产业的动态变化，为煤价预测提供实时的因子输入。

2.特征筛选

贡献度评估：系统会自动生成特征重要性报告，对各类特征的贡献度进行评估。当某一特征的贡献度低于 1%（如建材企业数量对煤价预测无显著影响）时，自动将其淘汰，优化特征集，提升预测模型的运行效率与准确性。

3.联邦学习融合模块

在保障数据隐私的前提下，实现多方数据的有效融合。

4.横向联邦框架

多方数据联合训练：采用横向联邦学习框架，在严格保护交易中心、电厂等多方私有数据的前提下，联合各方数据训练全局预测模型。充分利用多方数据的多样性与规模优势，提升模型的泛化能力与预测精度。

5.数据增强

GAN 合成数据：针对产能、发电量等低频数据存在的稀疏性问题，利用生成对抗网络（GAN）生成合成样本。通过丰富训练数据的数量与多样性，解决数据稀疏性对预测模型的不利影响，增强模型的鲁棒性。

五、因果推理增强模块

深入挖掘因子与煤价之间的因果关系，提升预测的可解释性与适应性。

1.因果森林分析

直接 / 间接影响区分：引入因果森林算法，精准识别产能、需求等因子对煤价的直接影响与间接影响路径。清晰梳理因子与煤价之间的因果链条，让预测结果不仅 “能预测”，还 “能解释”，为分析煤价驱动因素提供深入视角。

2.动态权重分配

Attention 机制：基于注意力（Attention）机制，根据季节变化等因素自动调整库存波动、运输成本等因子的权重系数。例如在冬季用煤高峰时，库存波动对煤价的影响权重会相应提高，使预测模型能更好地适应不同场景下因子影响的变化，提升预测的适应性与准确性。

“动态报表生成系统” 功能清单，从多维度、深层次展现了系统在自然语言交互、模板生成、知识增强等方面的强大功能，为高效、智能地生成动态报表提供全面且有力的技术支撑：

一、自然语言交互层

该层是用户与系统交互的核心，旨在实现自然、高效的需求传达与数据获取。

1.意图识别

实体抽取：借助先进的 BERT、GPT - 4 等大语言模型，深度解析用户以自然语言描述的报表需求。模型能够精准识别用户需求中的关键实体，比如在煤炭行业场景下，可识别出 “山西焦煤”“内蒙古动力煤” 等实体，进而动态提取与这些实体相关的数据维度（如产量、库存、价格等）以及展示逻辑（如按时间序列展示、按区域对比展示等），让系统能精准把握用户意图，为后续报表生成奠定基础。

2.结构化查询生成

RAG 技术调用：基于检索增强生成（RAG）技术，系统能从海量的煤市数据库中，快速且精准地动态调用核心数据。例如，当用户需要了解煤矿库存情况时，RAG 技术会先检索数据库中与 “煤矿库存” 相关的信息，再结合生成模型，将检索到的数据以结构化的形式组织起来，为报表提供准确的数据支持，保障报表数据的实时性与准确性。

二、智能模板生成层

聚焦于报表模板的智能化生成与多模态输出，提升报表的可读性与实用性。

1.图表推荐

历史偏好分析：系统会对用户的历史使用记录进行深入分析，挖掘用户在图表类型选择上的偏好。比如，若用户过去在查看库存数据时，多次选择热力图来展示库存分布情况，那么当用户再次需要查看类似库存数据时，系统会自动推荐热力图；对于同比环比数据，也会根据历史偏好推荐合适的图表类型，让报表更贴合用户的使用习惯，提升用户体验。

2.多模态输出

交互式报告生成：系统可自动生成包含丰富内容的交互式报告。报告不仅有可视化的图表，还配有专业的数据解读文本，能清晰阐述数据背后的趋势、规律等信息。并且，生成的报告支持 HTML、PDF 等多种格式，方便用户在不同场景下查看与使用。同时，报告具备动态刷新功能，当底层数据发生变化时，报告能及时更新，确保用户获取的信息始终是最新的。

三、私有化知识增强层

致力于整合多源数据、沉淀业务知识并提供灵活的配置能力，提升系统对业务的理解与适配能力。

1.数据整合

多源异构接入：通过 Apache Kafka 这一高效的分布式流处理平台，系统能够实时处理海量的数据流。无论是来自煤炭生产端、运输端还是销售端的不同结构、不同格式的数据，都能被及时采集与处理。同时，结合 Elasticsearch 建立统一的索引层，对这些多源异构数据进行高效索引与管理，为后续的数据查询、分析提供快速、便捷的支持，确保报表数据的全面性与及时性。

2.知识沉淀

业务规则微调：部署企业专属的数据库，用于沉淀煤炭运销过程中的各类业务规则，如区域价格浮动阈值、不同煤种的运输要求等。通过对模型进行微调，让系统能更精准地理解这些业务术语，提升系统在业务场景下的智能化水平，使生成的报表更符合企业的实际业务需求。

3.低代码配置

可视化界面设计：基于 React 和 D3.js 技术，打造出友好的可视化配置界面。用户可通过拖拽字段等简单操作，自定义分析视图，无需编写复杂的代码，就能根据自身需求灵活配置报表的展示内容与形式，极大地提高了系统的易用性与灵活性，满足不同用户多样化的报表需求。