作为我国最早的大型铁路勘察设计单位之一，中铁第一勘察设计院（以下简称“铁一院”）在沙漠铁路、高原冻土铁路、高地温岩土工程处理、长大干线隧道、高寒地区高铁设计等复杂、艰巨的项目中积累了大量宝贵经验。但随着人才迭代，传统 “师徒传承” 模式下的知识流失、效率低下等问题愈发突出，亟待破局。

高密度知识场景的稳定与扩展
面对学科多样、知识极度密集的场景，对存储与检索的稳定性、可扩展性要求极高。LazyLLM 内置文档管理服务的 DocProcessor 具备高扩展解析能力，能覆盖海量文件并行处理；同时深度适配商汤自有高性能存储系统，为知识库问答提供稳定、低延迟、可横向扩展的检索底座。

跨模态文档解析与向量表征
铁路知识同时存在图片、表格、公式与文本等多模态形态。LazyLLM 原生适配高性能解析组件 MinerU，对版面、图片、公式、表格进行结构化抽取；文档管理组件支持多向量模型混用，算法可按模态自适应选择合适的嵌入模型，提升特征表征多样性，显著拓展多模态知识的可检索覆盖面。

面向行业的 RAG 全链路适配
围绕知识治理—检索—生成全链路，LazyLLM 设计并实现行业化的 RAG 算法，兼顾专业严谨性与可解释性，满足铁路工程勘察设计领域的高标准问答需求。

🗝️面向复杂任务的 Multi-Agent RAG
针对多跳推理与跨模态复杂问题，引入多角色协作的 Multi-Agent RAG：通过阶段化检索、证据评估与噪声过滤，结合推理模型优势，显著提升复杂问题的正确率与可追溯性。

🗝️面向演进的模块化迭代机制
依托 LazyLLM 的 Flow 组件，研发流程遵循「Pipeline 搭建 → 模块迭代 → 数据回流」闭环。各环节支持“无痛”替换与灰度升级，便于在不影响主流程的前提下快速验证与上线更优策略。

日常工作并不只需要问答。围绕铁路专家的真实痛点，团队基于 LazyLLM 编排了两类多智能体应用，面向「长文写作」与「专业审核」两个高耗时场景：

智能写作 Agent（深度检索 + 结构化生成）
通过深度搜索 Agent 与写作 Agent 的协作，采用「多阶段检索 + 两阶段生成」流程：

• 基于工程信息与专业模板生成多维大纲；

• 融合价值工程知识库迭代扩写；

• 生成符合专业要求的长篇高质量报告。

  
  

AI 审核 Agent（规则/计算/检索三引擎协同）
面向多专业报告审核，内置规则引擎、计算引擎、检索引擎：除术语与标点等基础校验外，重点支持跨专业一致性校验，并实现审核结论—证据链同步展示，保障结果可解释、可追溯、可落地。

以铁一院项目为起点，LazyLLM 已经在「多学科、多模态、强治理」的高要求环境中验证了可扩展的知识底座与可进化的智能体工作流。它既能把碎片化、异构化的行业知识沉淀为结构化资产，又能以模块化方式持续升级 RAG 与写作/审核能力，将专家从重复性工作中解放出来，把时间投入到更具价值的工程决策与创新实践中。

预告：10月18日，工程行业AI线上研讨会

会议同时发布：中国工程行业AI大模型白皮书（第二版）