某国家级工程技术研究中心知识管理平台
项目背景
某国家级工程技术研究中心承担着多项重大科研任务，下设 8 个研究分中心和 36 个课题组，汇集了超过 600 名科研人员。中心近 10 年累积了超过 6000 份科研报告、专利文献、实验数据和会议纪要，但这些知识资产分布在各课题组的个人电脑、共享文件夹和纸质档案中，形成了严重的“知识孤岛”。科研人员进行文献调研平均耗时 2.3 小时，跨课题组的知识复用率不足 15%，大量宝贵的中间研究成果被埋没。
核心诉求
搭建科研知识管理平台，将分散的科研文档进行结构化整合，通过 AI 构建领域知识图谱和智能检索系统，将文献查找时间缩短至 15 分钟以内，跨课题组知识复用率提升至 50% 以上。
方案设计
文档数字化与结构化
开发多格式文档处理管道，支持 PDF、Word、LaTeX、扫描件、CAD 图纸等多种格式的批量导入和 OCR 识别。利用 BERT 系列模型进行文档自动分类（按研究领域、项目阶段、文档类型）和关键信息抽取（研究目的、方法、结论、关键技术参数等），将非结构化文档转化为结构化知识卡片。
领域知识图谱构建
基于抽取的结构化信息，构建领域知识图谱，涵盖研究主题、技术路线、关键设备、材料体系、性能指标等 8 类实体和 15 种关系类型。知识图谱支持语义推理——例如当科研人员搜索某材料配方时，系统能自动推荐使用过类似配方的研究报告和相关专利。
智能检索与知识推荐
结合全文检索、语义向量检索和知识图谱推理，提供多维度的知识发现能力。科研人员可以通过自然语言提问（如“碳纤维复合材料的湿热老化性能研究”），系统返回按相关性排序的文献列表和知识关联图谱。同时基于科研人员的项目背景和阅读历史，主动推送可能相关的前沿文献。
知识版权的精细管控
考虑到部分科研文档涉及保密要求，系统实现了细粒度的权限管理：文档可设定为公开、课题组内可见、项目组可见或指定人员可见。知识图谱查询结果根据用户权限自动过滤，确保合规的同时最大化知识流动。
项目成效
客户评价
“以前我们总是在重复研究前人已经解决的子问题，因为根本不知道哪个课题组做过类似的工作。知识管理平台最大的价值就是让我们站在前人肩膀上往前走，而不是每次都从零开始。”
—— 该中心首席科学家