延凡大模型

延凡大模型在通用基座（支持 Llama 3、Qwen 2.5、DeepSeek 等主流架构）之上，注入 TB 级工业垂直语料进行深度微调，涵盖设备手册、工艺规程、维修案例、行业标准等专业文档。在工业术语理解、设备型号识别、故障诊断推理等维度，准确率比通用模型高出 40% 以上。内置工业知识图谱包含 500 万+ 实体关系，支持设备-工艺-故障-备件的关联推理，回答不是简单的文本匹配而是真正的专业理解。

延凡大模型提供完整的私有化部署方案，支持 8 卡 A100/H100 单机高性能部署、4 卡 L40/L20 轻量部署，以及国产华为昇腾 910B/910C、寒武纪 MLU370 集群部署。最小部署规格仅需 2 卡 L40（48GB 显存），即可运行 7B 参数模型满足基础问答需求。全流程离线运行，训练、微调、推理、RAG 检索均在客户内网完成，官方承诺零数据回流，签署数据安全协议，满足等保三级和关键基础设施数据安全要求。

延凡大模型采用"RAG 检索增强 + 知识图谱锚定 + 置信度评估"三重机制来控制幻觉。每次回答前先从企业知识库检索相关文档片段作为上下文依据，回答内容必须有明确的文档出处引用（标注来源文件名和页码）。知识图谱提供实体关系约束，防止模型编造不存在的设备型号或参数。系统对每条回答计算置信度评分，低于 0.7 阈值时自动附加"建议人工确认"提示，关键决策场景强制人工复核，杜绝误导性输出。

延凡大模型内置自研 RAG（检索增强生成）引擎，支持 PDF、Word、Excel、PPT、CAD 图纸、Visio 流程图等 20+ 格式文档一键导入。文档经过自动分块、向量化、索引构建后即可被大模型调用，知识库容量无上限。支持多知识库隔离管理，不同部门/项目可配置独立知识域和访问权限。向量检索精度达 95% 以上，结合重排序模型确保召回内容的高度相关性，知识库更新后秒级生效，无需重新训练模型。