Cognite Atlas AI ™工业代理商最终指南
前言
工业领域在利用数据和AI优化生产、降低停机风险等方面面临挑战，主要问题在于缺乏对复杂工业数据的简单访问和有效利用。生成式AI虽然潜力巨大，但需要安全、安全和无幻觉的上下文数据才能发挥其作用。工业代理通过提供针对特定行业背景、术语和工作流程的专业化解决方案，帮助组织实现更高的生产效率、安全性和整体运营效率。
工业代理
工业代理是专注于解决特定领域问题的AI助手，具有对该行业背景、术语和工作流程的深刻理解。它们利用先进技术提供专家指导、自动化任务，并为它们所针对的行业提供高度相关的见解。工业代理旨在实现特定目标，并能够感知其环境并自主做出决策。
实施工业代理的挑战包括数据质量和可用性、安全和隐私、实时处理和决策、可扩展性和灵活性、与传统系统集成等。解决方案包括投资具有开放API的工业DataOps平台、采用工业数据运营（DataOps）的方法、开发可解释的AI模型、构建用户友好的界面和可视化工具、与利益相关者和用户早期互动等。
工业代理的应用和好处包括提高生产效率、安全性、决策质量，以及在重资产行业中具有不可替代的价值。代理协调和代理生态系统确保代理不会单独工作，而是以协调的方式共同工作，从而提高效率。
大型、小型和自定义语言模型
语言模型是开发AI代理的主要组成部分，为它们提供了理解并生成类似人类文本的能力。大型语言模型（LLMs）具有 versatility 和广泛的适用性，适用于各个领域的多种任务；小型语言模型（SLMs）适合轻量级、特定应用且资源有限的情况；而定制模型则在需要深厚领域专业知识的专门应用中表现出色。
评估大型语言模型（LLMs）涉及对其在特定任务上的性能进行评估，以了解它们是否满足预期使用案例的要求。评估方法包括离线评估和在线评估。AutoLLM指的是用于为特定任务或应用选择、配置和优化语言模型的自动化系统和框架。
语义知识图谱
知识图谱对于AI代理至关重要，因为它们提供了结构化且相互连接的信息，增强了代理理解并处理数据之间复杂关系的能力。知识图谱以人类和机器都能理解的方式捕捉实体之间的关系，使问答和搜索系统能够检索到针对具体查询的全面响应。
知识图谱和生成 AI可以增强业务洞察力、释放非结构化数据、克服数据孤岛。构建和维持互联互通的知识图谱需要强大的、有据可查的 API 集成；以及高性能、实时、灵活的数据建模。
AI 的商业价值
AI是产业转型的驱动力，通过提供数据驱动的决策支持、预测性维护、资产状态监控、工艺优化和供应链管理等功能，帮助企业提高运营效率。生成式AI有潜力通过大幅提高自动化能力和增强数据可发现性，从根本上重塑工业运营中的核心行政任务。
数据民主化是AI注入的工业 DataOps 对每个数据利益相关者都很重要，它促进了更为协作的工作模式，在这种模式下，非专业数据用户可以在指定的治理边界内独立地执行数据管理任务和开发高级分析。
用例
工业用例需要一个参与系统（System of Engagement, SoE）来驱动高质量的、基于AI的决策，该系统能够利用现有的记录系统（System of Record, SoR）信息，并通过补充特定于站点的数据来丰富这些信息。Cognite Data Fusion®是一个交互系统，提供简单且受管理的数据访问方式，包括用户熟悉的数据模型中结构化和非结构化数据类型。
通过 AI 代理和工业画布改善 RCA（根本原因分析），可以快速解决问题，提高生产效率，并降低成本。工业 AI 代理的例子包括文档解析AI代理、预测性维护代理、合规性和质量控制代理等。
数字小牛的工具
工业 AI 和数据管理软件的采购需要避免决策陷阱，包括未定义和映射用例和值、数据的诚实状态和 AI 的数字成熟度、缺乏合适的团队和数字先锋等。导航数字化转型需要一种全面且战略性的方法，Cognite的客户成功框架允许您深入思考如何增长您的愿景、核心技能、系统和流程。
通过使用价值作为北极星来导航数字计划，可以帮助企业识别最具影响和最高价值的商业机会，并将其与股东价值创造联系起来。数据和 AI RFP 指南提供了评估潜在解决方案提供商的关键问题，包括基础功能、连通性、生成 AI 解决方案体系结构、安全、软件维护、可用性、可持续性和未来发展等。
