HiNowly 应用案例：某大型城市燃气与综合能源集团如何以私有化 AI 知识库与 AI 智能体重构管网巡检、入户安检与抢修调度协同

HiNowly AI 知识库支持文档批量导入、目录同步与接口推送，可解析 PDF、Word、扫描件与网页内容，并按章节、条款、表格自动切片，保留来源文件、条款号、生效时间与适用范围。针对燃气行业术语，平台内置“调压箱／调压柜”“立管／引入管”“隐患等级”等实体与同义词归一能力，并对新旧版本规范做差异比对与失效标记，避免一线引用已被替代的旧规程。

检索采用向量与关键词混合召回加条款级重排，回答中强制展示引用条款原文、文件名称与生效版本，并支持点击回跳原文位置。当知识库中缺乏可靠依据或问题超出授权范围时，智能体明确提示“暂无可靠依据，建议转交专业岗位确认”，并生成待确认工单，避免一线在抢修与安检场景被不准确答案误导。

平台将规范标准、企业规程、设备手册与事故案例分别设置知识密级与专业条线标签，结合集团—部门—片区—岗位四级角色体系做知识可见范围控制。专家大模型在回答时只检索调用者有权访问的知识子集，用户地址、联系方式与管网坐标等敏感字段在输出环节默认脱敏，并保留完整的检索与调用审计日志。

平台提供可视化画布，将意图识别、知识检索、条件判断、Skill 调用、系统回写、人工确认等节点编排为工作流，支持分支、并行、重试与超时处理。业务人员可在调试沙箱中用历史工单回放验证逻辑，通过后按版本发布并支持灰度与回滚，使巡检、安检、抢修等业务规则能够以低代码方式持续迭代。

巡线员上传现场照片与定位后，智能体调用隐患图像识别 Skill 判断第三方施工、堆土占压、标志桩缺失、井盖异常等风险，结合 GIS 中该管段的压力等级、管材与周边敏感目标，检索对应规程条款给出隐患等级与处置建议，并自动在工单系统创建隐患工单、按片区派单至责任班组，处置完成后回写结果形成闭环。

智能体对安检照片中的软管老化、私接三通、暗厨房、燃气报警器缺失等典型隐患进行识别，比对隐患分级标准给出等级与整改要求，自动生成整改告知书并推送至用户与安检员，同时创建回访工单。平台按片区配置定时任务，每月自动筛出到期未检与整改未闭环用户名单，分片下发至安检班组并跟踪完成率。

接警事件触发抢修调度工作流后，智能体调用 GIS 关阀分析 Skill 定位最近阀门井并测算影响管段与用户范围，调用 SCADA 读取上下游压力与流量佐证泄漏判断，自动生成停气方案、影响用户清单与通知短信，调用短信平台分批发送，并按位置就近派工至抢修班组。处置节点超时后自动升级至值班调度并电话提醒，全过程节点回写工单系统。

客服智能体在通话中检索最新收费政策、报装资料清单与老旧小区改造口径，给出可直接照读的标准答复并附带政策条款；报装场景下调用报装系统核验产权与资料完整性，缺件自动生成补正清单与勘察派工单。平台配置定时任务每日汇总高频问题与未解决会话，推送至知识运营岗补充知识或优化话术。

整体环境部署在集团自有机房，支持国产服务器、国产操作系统、国产数据库与国产中间件，满足信创与国产化要求。模型层既支持本地部署的开源大模型，也可通过统一模型网关对接国内外主流大模型，按数据敏感级别与任务类型路由，敏感业务固定使用本地模型，实现数据不出域、模型可替换与推理成本可控。