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客户案例|药企情报困境破局!AI助力效率飙升3倍

在生物医药研发领域,高效获取与利用行业情报是企业保持竞争力的关键。A企业作为国内领先的生物制药企业,研发过程中需要实时追踪全球学术动态、竞品进展及市场趋势。传统的情报搜集方式依赖人工检索和整理,耗时长且信息分散,难以满足快速决策的需求。

为此,A企业联合未名企鹅团队,采用了当前AIGC领域最成熟的技术架构模式——RAG+LLM,通过私域情报与大模型能力的融合,打造了专属的【情报中心】平台,实现情报的智能化管理与应用。

PART.

1

技术架构:RAG+LLM构建智能底座

    项目采用“RAG+LLM”技术框架,将私域情报库与大模型能力深度耦合,打造“采集-处理-分析-应用”全链路闭环。

RAG(检索增强生成)

通过向量化技术将海量非结构化数据(如文献、专利)转化为可检索的知识库,确保信息调用的精准性。

LLM(大语言模型)

基于企业定制化训练的行业模型,实现情报摘要生成、多轮问答、报告撰写等高级功能,提升信息转化效率。

这一架构既保留了专业数据的严谨性,又赋予AI灵活的自然语言处理能力,为后续场景化应用奠定基础。

PART.

2

核心功能:全流程智能化升级

情报采集环节

通实现多元化与自动化。新闻、期刊、会议等多渠道情报,通过自动RPA 采集、自动接口对接等方式汇聚,打破信息壁垒。采集后的情报进入私域情报库存储,涵盖情报数据与情报文档,确保数据安全与规范。

情报处理阶段

建立完善的情报管理库,包括常用术语库、权限分配库等。同时,进行情报预处理,如内容识别、向量化处理,借助ES 搜索引擎实现高效目录检索。

分析与应用环节

AI 能力大显身手。能实现情报摘要与问答,无论是单篇文献还是综合问题都能精准总结;专利标签识别助力把握核心技术;还可自动生成情报报告,提升工作效率;AI 专业文档翻译支持多语种交流。

最终

便捷的情报应用在移动端与电脑端实现,涵盖报告查阅、情报检索、情报问答、专业翻译等功能,方便科研人员随时随地获取信息。

在信息爆炸的时代,智能化情报工具已成为研发企业的“刚需”。在“数据即资产”的医药研发新时代,A企业的实践不仅实现了内部效率的质变,更探索出一条“技术-业务-生态”深度融合的创新路径。为行业提供了可复用的标杆案例,也印证了“数据驱动研发”的无限潜力。

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  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OHLQMOncR4Wlzfy14Zs2HVzw0
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