油品銷售企業AI大語言模型的應用探索與智能交互系統設計

摘要：在數字化轉型背景下，銷售企業亟須通過智能化工具提升員工工作效率與決策精準度。本研究提出并設計了一種基于大語言模型的AI員工助手應用，通過系統化分類與分級處理崗位知識體系，在集成大模型智能體技術與企業專有知識庫的基礎上，引入知識圖譜和GraphRAG等技術，開發了智能問答、交互式人機對練及自動化公文生成平臺等核心功能模塊。該應用旨在優化員工知識獲取路徑、提升職業技能水平并提高日常辦公效率，為組織內部知識管理與人機協同辦公提供了創新解決方案。在此基礎上，整合加能站相關內外部數據，結合數據挖掘與趨勢分析，探索基于自然語言交互的問政問策等智能應用，為經營管理及營銷策略優化提供實時數據洞察。研究成果為銷售企業的大語言模型應用提供了可落地的技術路徑參考與工具支撐。

關鍵詞：油品銷售企業；大語言模型；人機協作；數據驅動決策；智能問答

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）15-0031-03

0引言

當前，人工智能正加速邁入大模型時代。以GPT-4、PaLM、DeepSeek等千億級參數模型為代表的新一代AI技術，憑借其強大的多模態理解、知識推理和生成能力，迅速融入國民經濟各領域[1-4]。

加能站是現代交通能源保障體系的重要環節，其運營具有高度社會化與網絡化特征。在實施品牌統一、形象統一、規范統一、服務統一的基礎上，充分發揮基層管理人員的靈活經營能力和市場應變能力，是提升競爭力的關鍵。然而，對油品銷售企業員工而言，傳統工作模式正面臨三重現實挑戰：

其一，能源轉型加速帶來的員工技能結構重塑。員工的服務質量與業務水平直接影響客戶體驗和銷售績效。加能站員工需掌握設備操作、業務管理、營銷管理、信息系統應用、客戶與服務管理、場地管理、HSE管理等多類知識技能，且隨著CNG、LNG、充換電、氫能、汽服等業務的延伸，員工所需掌握的技能結構不斷拓展，對員工的知識水平和學習能力提出了更高要求。

其二，傳統培訓模式單一導致員工復合能力缺失。傳統的標準化培訓模式難以滿足行業對跨領域技能人才（如能源設備操作、新能源技術服務及數字化營銷）的需求。傳統培訓的僵化性與行業快速迭代的復合能力需求形成尖銳沖突。缺少靈活高效的學習和信息查詢工具，缺乏針對員工薄弱環節的即時反饋和分析輔助，導致員工對全業務流程的掌握能力和異常處置經驗不足，管理者在制定培訓計劃和培訓決策方面缺少有效的數據支撐。

其三，多元化服務場景下的客戶洞察與營銷能力不足。加能站向“能源+零售+社區服務”綜合體轉型，要求員工具備消費者行為分析、精準營銷等非傳統技能。傳統燃油時代的標準化服務思維難以適應“千人千面”的個性化能源消費新時代。現有油品銷售企業雖已實現信息化管理，但數據利用率不足，難以有效輔助決策支持。

在此背景下，加能站員工的知識能力升級已由“可選加分項”轉為“生存必選項”。本研究旨在探索并設計基于大語言模型技術的AI員工助手，面向辦公業務場景和油站銷售業務場景，設計了智能問答、人機對練、問數問策（即通過自然語言查詢數據并獲取決策建議）、辦公寫作及油站運營助理等功能模塊，能夠實時為員工提供規范的業務指導、快速準確的信息查詢與全面的客戶銷售分析，提升油品銷售企業員工的業務能力和工作效率。

1基于大模型的銷售企業AI員工助手實施框架

項目基于“數據-模型-應用”三層架構實現，實施框架如圖1所示。數據服務方面選用關系型數據庫MySQL、Milvus向量數據庫和Neo4j圖數據庫。大語言模型采用適配應用場景的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型。前端采用Vue.js框架。

面向辦公和銷售業務場景，分別設計了針對性的AI總了加能站零售員工助手功能。、非油以加能站為切入口、新能源、安全等相關文檔資，項目整合并匯料，建立了加能站銷售行業知識庫。構建油品銷售行業的大模型應用，設計并實現智能問答、人機對練及公文寫作助手等多種功能，為加能站員工培訓和經營管理提供全面、有力的技術支持與輔助。同時開發銷售業務的智能咨詢功能，特別聚焦油品零售數據領域，以提升員工在數據查詢、提取及客戶服務方面的效率。基于銷售、客戶等數據分析，提供針對性的營銷建議，輔助業務決策。

1.1數據層

AI大模型應用的數據準備至關重要。針對油品銷售全鏈條業務數據的采集與組織，需首先確定數據來源，并從海量數據中梳理出有價值部分，清理噪聲與錯誤，進行分類標注以賦予數據語義信息，同時可能采用數據增強技術擴充數據量，確保數據質量與規模滿足AI模型的應用需求，推動應用有效運行。

1）零售業務場景數據對接采集，整理與AI。員工助手功能相梳理企業數據關的數據，根據模型訓練需求提取關鍵信息并完成數據對接。此外，根據業務需求，拓展對接第三方系統業務數據，如站前車流量、進站流量等相關信息。

2）文檔知識庫建設。知識庫建設是一項重要工作，涵蓋以下關鍵環節。

①文檔采集：廣泛收集各類與加能站業務相關的文檔資料，包括規章制度、操作流程、安全規范、商品信息等。文檔來源多樣，涵蓋各部門崗位知識，需對文檔進行整理、分類和分級，知識庫內容的豐富性與全面性對應用效果影響甚大；

②文檔解析：利用MinerU、OCR等專業工具，對采集文檔進行格式轉換、數據清洗、內容提取、文檔切塊及向量化處理，轉化為大模型可理解的結構，為后續知識整合與應用奠定基礎；

③動態更新，及時納入新文檔信息：建立知識庫定期更新機制，確保知識庫準確，支持實性和時效性。

3）知識圖譜建設：在上述文檔采集與解析基礎[5]和自然語言處理技術實現知識抽取、消歧，自動構建知識圖譜。

①結合大模型進行知識圖譜自動構建，對油品銷售企業各類知識文：利用大模檔進行深度解析，將大量非結構化數據自動轉化為結構化知識，對文本數據進行自動化實體抽取、關系抽取及實體消歧，構建三元組，實現知識圖譜節點、邊的生成及層次化構建；

②開發知識圖譜動態更新機制：針對企業新增知識文檔，采用圖譜融合技術，實現新增圖譜與原有圖譜合并，確保知識圖譜動態更新；

③構建知識圖譜查詢和推理機制：基于知識圖譜引入圖檢索增強生成（GraphRAG）技術[6]，實現信息增強檢索，為大模型智能問答提供準確問題素材，有效緩解大語言模型的“幻覺”問題。

1.2模型層

模型層作為整個系統的核心處理部分，包含模型接口模塊、知識庫引擎模塊、數據處理模塊、智能問答模塊和數據挖掘模塊等。模型接口模塊支持接入不同類型的大模型，包括但不限于推理模型（如DeepSeek R1）、通用模型（如DeepSeek-V3、Qwen2.5：14b）和Em?bedding模型等。知識庫引擎模塊負責文檔知識庫的動態更新與查詢，保障知識的時效性和準確性，通過高效查詢引擎快速響應用戶需求。數據處理模塊涵蓋數據預處理、解析、切片及入庫。智能問答模塊包括意圖識別、GraphRAG技術、提示詞工程及大模型推理等技術，輔助大模型問答，提高回答的質量和深度。數據挖掘模塊采用可插拔設計，支持集成Apriori、Adtributor等多種數據挖掘算法，以支撐技能畫像、個性化推薦、自適應學習和時序預測等應用場景。

1.3應用層

1.3.1智能問答

總體考慮到大模型可能缺乏特定領域的知識導致大技術路線采用大模型+圖檢索增強技術實模型“幻覺”現象，采用圖檢索增強生成，將知識圖譜的結構化信息與大模型的自然語言處理能力相結合，根據用戶查詢動態提取知識圖譜中相關知識。

加能站員工可以隨時通過自然語言對話和系統進行交互，AI大模型自動理解用戶提問語義和意圖，基于關鍵詞、短語、上下文等形式從知識庫智能檢索尋找答案出處，并對檢索出的內容匯總歸納生成準確、清晰的答案。同時，基于AI大模型的推理能力，用戶在系統中提交問題后，系統會對問題中的關鍵詞、語義等多方面進行精準解析，然后在海量的加能站業務知識與常見問題庫中進行智能匹配與篩選，自動推薦出與之高度相關的一系列問題，進一步幫助員工擴充知識面。

1.3.2人機對練

支持智能組卷與自動批改基于構建的企業專有知識庫，精準分析答題數據，可依崗位定制題，為員工提供個性化學習建議，有效提升專業素養與實操技能現場管理。所出題目分類分級、客戶營銷、設備管理，依據員工練習結果生成如、信息化應用、HSE管理等多維能力雷達圖，精準描繪能夠反映員工真實技能水平與特長的技能畫像匹配度、勝任力等維度建立評價體系。依托大模型技術，并通過大模型，從崗位人機對練，針對技能畫像中的知識薄弱環節進行強化訓練，提升培訓質量與效率，為員工提供更加清晰的崗位技能認知。在管理層面，結合員工訓練數據與大模型，實現各類員工技能及成長情況的有效分析，為管理決策提供數據支撐，推動傳統培訓模式向“人機協同進化”的跨越式升級。

1.3.3公文寫作

基于大語言模型與本地知識庫的深度耦合架構，構建企業公文寫作智能體。結合動態提示引擎與語義理解技術，實現報告、紀要、通知、公告等多類型公文的自動化生成與合規性校驗。采用知識圖譜嵌入與向量化檢索機制，確保內容生成過程中精準關聯企業專屬信息與業務上下文，同時通過預置格式規則庫與實時校驗模塊，保障公文版式及術語使用的規范性。借助提示詞工程對生成邏輯進行定向引導，系統能夠自適應匹配不同場景需求，實現公文起草的自動化、個性化與智能化，有效減少人力成本，提升公文質量。通過“知識庫精準調用＋提示詞動態優化＋格式智能校驗”，將公文寫作從低效手工作業轉變為標準化、智能化的數字化生產線。

1.3.4油站運營助理

作為油品銷售企業，大模型在經營管理中的應用是重點探索方向[7]。油站運營助理主要面向油站員工，通過靈活的工作流編排功能，將AI能力與業務流程深度融合。初步探索的功能包括問政問策、商情分析、商品銷售輔助、營銷策略優化等，幫助員工快速響應客戶需求，動態調整經營策略，實現整體運營能力提升。

1）問數問策。聚焦油品零售數據，改變企業手工查詢和使用數據的方式。系統能夠根據用戶提問自動進行數據查詢、統計，并通過可視化方式展示。將問數能力抽象為引擎體系，包含意圖識別、基于Text2SQL的執行引擎、鑒權、數據分析等模塊，可靈活配置組合，形成智能問數引擎鏈，實現各子引擎組件“可插拔”。其中，意圖識別子引擎負責理解問句并識別業務領域。系統調用Text2SQL子引擎將文本轉換為SQL語句，隨后調用數據分析子引擎進行數據查詢及鑒權。最終，系統根據查詢結果進行智能分析和解讀，推薦合適的可視化展現形式，并通過可視化解析子引擎完成問數結果呈現。

2）商情分析。構建智能化多源情報中樞，整合宏觀環境、行業動態、市場信息、競爭態勢等異構數據，采用多模態融合引擎實現跨媒介情報解析。系統集成多源情報獲取、行業信息精篩、重要信息推送及高效報告編寫功能，結合生成式AI及專業模板庫，自動生成包含數據可視化、競爭格局分析與風險預警的多維度商業洞察報告，支撐各級管理人員的市場開拓和銷售策略決策。

3）商品銷售輔助。相比傳統油氣場景，加能站便利店商品種類眾多、營銷活動復雜，涵蓋會員日、充值優惠、油非互動等多種類、多品類、多層級營銷活動，員工難以記憶商品推介信息及營銷規則。采用NLP技術構建結構化知識圖譜，整合全國、省、市三級營銷政策，覆蓋商品知識、價格體系及營銷政策三大知識維度。借助大模型問答技術，實時為員工提供商品推介信息，充分獲取營銷活動政策，并自動生成營銷輔助話術，幫助員工提升商品銷售能力和客戶服務質量，為基層員工減負賦能。

4）營銷策略優化、歷史數據。基于加能站油品類型、節假日、天氣及車流量等因、地理位素，結合加能站歷史營銷活動及其效果分析，利用時序預測模型預測銷量和收益變化。模型自適應捕捉短期趨勢和長期依賴關系，確保歷史數據與未來預測的緊密關聯。對于線性或短期波動預測，采用ARIMA等參數優化方法[8]精準擬合銷量變化；針對非線性或長周期依賴的復雜模式，采用基于LSTM的深度學習模型捕捉復雜時序特征，挖掘潛在時間依賴關系并預測未來波動。在銷量和收益預測基礎上，借助因子分析法識別影響趨勢變化的因素[9]，分析不同營銷策略實施后的潛在影響，實現營銷與定價策略的動態調整，并通過仿真優化輸出推薦方案。

2結論

企業數字化轉型是一場長期變革，人工智能大模型技術的應用為油品銷售企業的創新提供了強大技術支撐和廣闊發展空間。本文提出的基于大模型技術的銷售企業AI員工助手，依托企業數據構建專有知識庫，實現了多業務場景下的智能問答、人機對練、公文寫作及油站運營助理等功能，在提升員工工作效率、優化客戶消費體驗、增強企業運營效率和市場競爭力方面展現出顯著應用潛力與優勢。

然而，大模型技術在油品銷售領域的應用仍處于早期探索階段。企業在采納此技術時需審慎務實，權衡投資收益，避免停滯不前或盲目投入。應將新技術與業務場景深度融合，采取先易后難、逐步積累能力的策略，設定分階段目標，循序漸進推進[10]。未來，我們將持續深化人工智能技術在油品銷售企業的應用，推動數據整合與標準化，加強技術與業務的融合，提升模型泛化能力，同時加大人才與資源投入，為油品銷售企業數字化轉型和高質量發展注入更強活力與動力。

參考文獻：

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[9]劉泳君，謝欣雨，高凱.基于ARIMA算法的飲料產品需求預測研究[J].全國流通經濟，2025（1）：12-15.

[10]中國銀行軟件中心（西安）.基于大模型技術的智能員工助手研發實踐[J].中國金融電腦，2024（4）：69-73.

【通聯編輯：唐一東】