AURA LLM — 工业专用模型
概述
AURA 是 PlantPulse 自主研发的工业专用大语言模型(LLM)。
它以开源顶尖性能模型为基础,针对制造/工业领域数据进行追加训练(微调),从而准确理解工厂现场的语言、语境与技术细节差异。
提供的模型
| 模型 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| AURA LLM | 对话/分析/报告生成 | 工业微调、多模态 |
| AURA Embedding | 向量嵌入 | 面向 RAG 检索优化 |
| AURA Reranker | 检索结果重排序 | 相关度精准评估 |
微调数据
官方标准机构数据
| 来源 | 内容 |
|---|---|
| KATS(韩国产业安全保健公团) | 基于产业安全保健法的必备 SOP 指南 |
| ISO/IEC | 国际标准(ISO 9001 等)质量管理 SOP 模板 |
| OSHA/NIOSH | 美国工业安全标准、各行业安全作业规程 |
实践验证数据
| 数据类型 | 内容 | AI 能力强化效果 |
|---|---|---|
| 规程/安全文档 | 内部安全手册、MSDS、法律判例 | 提升合规性及危险情况应对准确度 |
| Q&A/讨论数据 | 现场技术人员间的 Q&A、企业内部论坛、事故报告 | 提升语境理解与具体解决方案提出能力 |
| 非结构化日志 | 设备故障记录、维护日志、作业人员备注 | 强化预测性维护与问题排查推理能力 |
多模态支持
- **文本:**自然语言对话、技术文档理解、报告生成
- **图像:**设备照片分析、仪表盘读数识别、图纸解读
- **表格/图表:**数据表分析、图表解读
AURA 与通用 LLM 对比
| 项目 | 通用 LLM(GPT、Claude 等) | AURA |
|---|---|---|
| 工业术语理解 | 一般水平 | 制造专业水平 |
| SOP/规程解读 | 缺乏语境 | 基于法律依据的解读 |
| 数据位置 | 云端(外发传输) | 本地部署(数据留在内部) |
| 成本结构 | 按 token 计费 | 固定成本、不限用量 |
| GPU 要求 | 大型 GPU 或 API | DGX Spark 等低配置即可 |
| 多模态 | 支持 | 支持(工业图像专项优化) |
| 嵌入/重排序 | 需要额外模型 | 一体化提供 |
| 定制化 | 有限 | 可用现场数据追加训练 |
技术特点
低配置 GPU 运行
可在 NVIDIA DGX Spark 等低配置 GPU 环境下运行。无需云端大型 GPU 即可实现本地部署,并通过轻量化实现在工厂现场边缘服务器上的运行。
完全支持本地部署
消除对外部云 API 的依赖,敏感的工厂数据不会外泄。即便在网络中断环境下,AI 服务仍可持续运行。
韩语原生支持
准确理解韩国制造现场的术语。可结合语境解读"劣化""联锁""跳闸"等现场用语,并理解韩国安全保健法规的语境。
应用场景
| 场景 | AURA 的应用 |
|---|---|
| AI 副驾对话 | PlantPulse AI Chat 的核心对话引擎 |
| 文档检索优化 | 通过 AURA Embedding 提升 RAG 检索准确度 |
| 异常原因解读 | 结合传感器数据与工业知识推断原因 |
| 报告自动生成 | 自动编写日报/班次运行报告 |
| 安全规程查询 | 基于 KATS/ISO/OSHA 即时参考相关规程 |
| 新员工培训支持 | 以专家级水平解答现场问题 |