客户案例｜药企情报困境破局！未名企鹅AI助力效率飙升3倍

在生物医药研发领域，高效获取与利用行业情报是企业保持竞争力的关键。A企业作为国内领先的生物制药企业，研发过程中需要实时追踪全球学术动态、竞品进展及市场趋势。传统的情报搜集方式依赖人工检索和整理，耗时长且信息分散，难以满足快速决策的需求。

为此，A企业联合未名企鹅团队，采用了当前AIGC领域最成熟的技术架构模式——RAG+LLM，通过私域情报与大模型能力的融合，打造了专属的【情报中心】平台，实现情报的智能化管理与应用。

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技术架构：RAG+LLM构建智能底座

      项目采用“RAG+LLM”技术框架，将私域情报库与大模型能力深度耦合，打造“采集-处理-分析-应用”全链路闭环。

RAG（检索增强生成）

通过向量化技术将海量非结构化数据（如文献、专利）转化为可检索的知识库，确保信息调用的精准性。

LLM（大语言模型）

基于企业定制化训练的行业模型，实现情报摘要生成、多轮问答、报告撰写等高级功能，提升信息转化效率。

这一架构既保留了专业数据的严谨性，又赋予AI灵活的自然语言处理能力，为后续场景化应用奠定基础。

PART.

2

核心功能：全流程智能化升级

情报采集环节

通实现多元化与自动化。新闻、期刊、会议等多渠道情报，通过自动RPA 采集、自动接口对接等方式汇聚，打破信息壁垒。采集后的情报进入私域情报库存储，涵盖情报数据与情报文档，确保数据安全与规范。

情报处理阶段

建立完善的情报管理库，包括常用术语库、权限分配库等。同时，进行情报预处理，如内容识别、向量化处理，借助ES 搜索引擎实现高效目录检索。

分析与应用环节

AI 能力大显身手。能实现情报摘要与问答，无论是单篇文献还是综合问题都能精准总结；专利标签识别助力把握核心技术；还可自动生成情报报告，提升工作效率；AI 专业文档翻译支持多语种交流。

最终

便捷的情报应用在移动端与电脑端实现，涵盖报告查阅、情报检索、情报问答、专业翻译等功能，方便科研人员随时随地获取信息。