浙江
近日，云知声收到中铁上海设计院集团有限公司（以下简称 "上铁院"）发来的表扬信。信中，上铁院对云知声团队在 "大模型云服务及智能体应用开发服务项目" 中的技术实力、项目交付与服务态度给予高度评价。
一封表扬信的背后，是云知声 AI 技术深入业务场景的真实实践。
作为大型综合性研究机构，上铁院的审计工作长期面临三大现实难题：历史审计报告、制度文件分散沉淀，查找依据耗时费力；文档审查依赖人工逐条比对，效率低、标准不一、容易遗漏；大量审计经验沉淀于个人，难以形成可持续复用的组织知识。这些问题的本质，是非结构化文档难理解、领域知识难沉淀、业务经验难复用。
针对这些痛点，云知声以 "整体规划＋技术研发＋知识工程＋交付运维" 为主线，融合文档解析、知识图谱、RAG 检索增强、大模型与智能体等技术能力，为上铁院打造 "上铁智审" 审计智算平台，用四步让 AI 真正走进审计业务核心流程。
01 ｜ 智能解析：让 "沉睡文档" 变成 "活知识"
审计资料多、格式杂、分散存储，"找得到" 不等于 "用得上"。云知声依托智能文档解析能力，对上铁院历年审计报告、制度文件、项目资料等进行统一解析，建设审计资料库、制度库和问题库。目前，平台已汇聚 2017—2026 年相关审计材料，沉淀制度文件 2000 余份、问题清单材料 200 余份，让分散的历史资料真正变成可检索、可关联、可复用的知识资产。
02 ｜ 精准召回：让 "翻文件" 变成 "找答案"
面对海量制度文件和历史案例，审计人员过去往往需要反复翻阅、比对，才能找到对应依据。云知声构建面向审计场景的混合检索与多级重排能力，结合关键词检索、语义检索与审计知识图谱，实现制度、审查要点与历史问题的深度关联，让 AI 快速找到相关依据。
03 ｜ 可证输出：让 AI 审查 "说得准"，更 "证得出"
专业审计场景不仅要求 AI 给出结论，更要求结论有依据、过程可追溯。云知声通过 RAG、知识图谱与输出验证机制，让 AI 基于制度、案例和审查要点进行分析，并自动为审查结论关联制度编号、条款号和原文出处，形成完整证据链。目前，平台已形成委外合同 50 条、科研项目 30 条审查要点，相关验证项目准确率达到 80%—90%——AI 不仅会回答，更能够给出依据。
04 ｜ 长文理解：让 "超长文档" 不再成为 AI 盲区
审计材料篇幅长、信息复杂，简单切分容易造成上下文割裂。云知声采用 "语义分段＋因果 / 依赖链重组" 的方式，在拆解长文档的同时保留内容之间的关联关系，让 AI 既理解局部信息，也把握前后逻辑，真正 "读懂" 超长专业文档。
联合攻关铁路重大科研课题，云知声大模型赋能上铁院科研创新
值得一提的是，不止于项目交付落地，双方还携手开展铁路行业重大科研课题联合攻关。云知声的大模型云服务与智能体开发能力，也正从单一项目交付走向更深层次的科研与业务创新赋能。
从"找资料" 到 "找依据"，从 "人工核对" 到 "AI 审查"，再到让历史经验沉淀为可复用的数字知识 —— 云知声正在让 AI 真正进入审计业务的核心流程。
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