［摘要］人工智能（Artificial Intelligence,AI）文生文技术即利用AI辅助文本生成的技术，是近年来信息技术领域的一大突破。在福州城建设计研究院有限公司（以下简称福州城建院）的知识管理系统中，运用该项技术可以有效提升知识的整合、提取和利用效率，进而优化知识的管理和应用流程。文章通过对AI文生文技术在福州城建院知识管理系统中的应用进行系统分析，展示该技术在明确应用需求、知识提取与结构化、智能文档生成、多模态信息融合以及应用场景实现等方面的创新应用，并对系统测试结果进行讨论，验证其在提升知识管理效率和创新能力方面的实际效果。

　　［关键词］AI文生文技术；知识管理系统；福州城建院

　　0引言

　　在数字化时代，知识管理是提升管理效率、增强竞争力的核心手段，已逐渐成为各类机构及企业实现持续创新与智能化转型的关键。传统的知识管理模式尽管在一定程度上促进了知识的积累与传播，但在面对日益扩大的数据规模、复杂多样的知识形式以及跨部门、跨地域的信息协同需求时，往往暴露出效率低下、信息碎片化和知识无法有效转化为决策支持等问题。福州城建院是一个涵盖科研、设计与工程咨询业务的综合性单位，面临着如何高效整合、管理与利用庞大且多样化的专业知识和技术成果的挑战。为应对这一挑战，AI文生文技术的应用提供了一种新的解决方案。

　　1 AI文生文技术在福州城建院知识管理系统中的创新应用

　　1.1结合场景明确应用需求

　　在福州城建院知识管理系统的建设中，结合实际场景明确应用需求是AI文生文技术创新应用的核心环节，通过精准的需求分析与场景映射，确保技术与实际应用深度融合。AI文生文技术可通过智能化的数据抽取与处理帮助系统识别出隐藏在海量非结构化文本中的有效信息，特别是在项目管理、技术决策与资源配置等方面，精准提取出具有应用价值的知识点，构建可复用的知识库。在这一过程中，通过深度语义分析模型与自然语言生成（Natural Language Generation,NLG）技术的结合，AI文生文技术能够对各类文档进行高效的自动化生成与动态优化，生成符合福州城建院特定需求的专业文献和报告，提升知识文档的产生效率和质量。通过自动化更新机制，系统能根据最新的工程数据与技术动态实时调整和补充现有的知识体系，确保知识内容与行业发展同步［1］。智能化的分析与推荐系统也是福州城建院知识管理系统中不可或缺的一部分。通过机器学习和AI技术，系统可以对用户行为和偏好进行学习和分析，从而为用户推荐相关的文献和资料。这种个性化的推荐服务不仅能够提高用户的工作效率，还能够加强知识的精准传递和应用。AI文生文技术在这一过程中起到的作用是多方面的。通过自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）技术，可以对复杂的技术文献和项目数据进行结构化处理，将其转化为易于管理和检索的格式。AI的深度学习能力使得系统能够不断从新的数据和用户反馈中学习，进而不断优化知识管理和信息推荐的算法。

　　1.2知识提取与结构化

　　知识提取与结构化是AI文生文技术在福州城建院知识管理系统中应用的核心环节之一。基于NLP与深度学习算法，AI文生文技术能够识别文本中的实体、关系和事件，通过命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）、依存句法分析、语义角色标注（Semantic Role Labeling,SRL）等技术，实现对信息的自动化抽取与语义理解。进一步地，结合知识图谱构建技术，提取出的知识会被整合为结构化的数据单元，并以图谱的形式展现，从而帮助用户直观地了解信息之间的联系。对福州城建院而言，这一技术的应用不仅能提高文献资料的自动化处理效率，还能有效解决传统人工提取过程中存在的低效与误差问题。通过对历史项目经验、技术规范文档、工程设计报告等多类型知识的结构化处理，能够为工程项目管理、设计决策及技术支持等提供更高效的智能服务［2］。不同类型知识文档的提取与结构化结果如表1所示，其中包括数据量、提取准确率、结构化比例及其应用场景。这些数据充分反映了技术实施后的知识管理效能。

　　1.3智能文档生成

　　在福州城建院知识管理系统中，智能文档生成技术基于深度学习和NLP模型，能够自动化生成符合专业要求的文档，极大降低人工编辑和整理的时间成本。通过对历史项目文档、设计规范、技术报告等非结构化数据的学习，智能文档生成技术能够在获取原始数据后自动提取关键信息，并根据预设模板生成结构化文档，确保信息的准确性与一致性。其不仅能够生成基础性的文档，还能够生成复杂的技术文档，如工程设计书、施工计划书等，满足不同项目的需求。智能文档生成的核心技术依赖大规模语言模型和自适应生成算法，这些模型和算法能够在学习过程中自动识别行业特有的术语与规范，并根据输入的数据生成符合逻辑和语言规范的文本内容，确保生成文档的流畅性和准确度。此外，通过深度学习技术，智能文档生成系统能够自我优化，随着文档生成过程的不断执行，其生成的文本质量将逐步提升，实现文档生成的智能化与个性化［3］。智能文档生成技术不仅提高了文档编制的效率，还大幅度提升了文档质量。智能文档生成技术通过实时分析和处理大量数据，确保文档内容的实时性和科学性，从而使最终产出的文档更加贴合实际工作需求。在实际应用中，智能文档生成技术可以根据不同用户的具体需求调整文档的格式和内容，以适应不同的项目和场景。例如，在城市规划和建设项目中，能够根据项目的具体要求和现场情况快速生成项目建议书、环境影响评估报告等关键文档。智能文档生成系统具有强大的学习能力，能够持续吸收和积累新的知识，不断完善和优化生成的文档模板。通过与项目管理软件和其他企业管理系统的集成，智能文档生成技术可以实现更广泛的应用，如自动化生成报告、任务分配通知书及合同草案等，极大地提升企业的运营效率和管理水平。

　　1.4多模态信息融合

　　多模态信息融合旨在通过整合多种信息形式，如文本、图像、音频、视频等，实现更为全面和智能的知识管理功能。在传统的知识管理模式下，信息往往是孤立存在的，缺乏足够的关联性，而通过多模态信息融合，福州城建院能够将不同形式的知识元素有机整合，从而提升知识共享和决策支持的智能化水平。设定文本信息为T，图像信息为I，其融合过程可通过以下公式表示：

　　M(T,I)=f(T,I)（1）

　　式（1）中，M(T,I)表示文本和图像信息的融合结果，f(T,I)是一个包含NLP和计算机视觉算法的映射函数。在实际应用中，为了更精确地将文本和图像进行多模态结合，采用深度学习算法，以及卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）的组合，从而实现对文本信息与图像数据之间的跨模态映射。进一步地，可以引入加权融合策略：

　　F(T,I)=α·T+β·I（2）

　　式（2）中，α和β分别为文本和图像信息的权重系数，通过调节这些权重系数，能够提高融合的效果，进而提升知识管理系统对多维信息的处理能力［4］。

　　1.5应用场景的实现

　　在福州城建院的知识管理系统中，AI文生文技术通过精准的信息抽取与自动化文献生成，推动了知识体系的构建与优化。通过对福州城建院历史项目的数据进行深度分析，可以发现AI文生文技术能够自动识别出项目管理过程中的关键数据，并利用NLG模型将这些结构化数据转化为易于理解和应用的知识文本。知识管理系统通过深度学习算法，不仅能够从大量的项目报告、会议记录、技术文档中提取出核心信息，还能够根据用户的个性化需求自动生成相关文献，从而在技术创新、项目管理、资源调配等方面提供动态的知识支持。此外，AI文生文技术通过NLP模块对文本进行深度语义分析，识别出文本中的潜在关系、因果链条及逻辑结构，确保生成文献在准确性与可读性上达到专业要求。进一步地，该技术在知识管理系统中应用还可实现文献自动化检索与实时更新，不仅提高了工作效率，还大大减少了人工干预造成的误差，使得知识更新能够实时响应项目需求的变化［5］。

　　2 AI文生文技术在福州城建院知识管理系统中的应用效果测试

　　本测试中所使用的数据集主要来自福州城建院的历史项目文档和技术报告，在数据使用过程中，数据集的80%用于训练模型，20%用于测试模型。整

　　个数据集包含500 000条数据记录。每条数据包含的内容涉及建筑项目中的多个层面，包括项目编号、文档类型、文档内容摘要、项目技术指标、图纸或图像文件、技术报告内容、设计参数以及施工日志等。在本次实验中，整个测试过程执行了5轮，在每一轮测试中，数据被随机分为5组，每组包含100 000条数据。这些组是根据数据的内容进行划分的，测试的主要指标包括知识提取准确度（Precision）、知识提取召回率（Recall）、文本生成的流畅性评分（Fluency Score）、处理速度（Processing Speed）以及系统稳定性（System Stability）。其中，知识提取准确度表示从文本中正确提取出关键信息的比例，召回率则反映了系统从给定数据集中提取所有应有信息的能力。文本生成的流畅性评分基于人工评估，对生成文本的语言表达和逻辑性进行打分。处理速度可用来衡量系统处理每条数据所需的时间，而系统稳定性则可用来评估系统在长时间高负荷运行下的表现。测试数据具体如表2所示。

　　从表2中的数据可以看出，知识提取准确度和召回率均维持在较高水平，表明知识管理系统在信息提取方面表现优异。特别是组3，知识提取准确度和召回率的表现均达到最佳，体现了AI文生文技术对复杂项目文档的高度理解能力。文本生成流畅性评分整体较高，说明生成的文本语言表达自然，逻辑清晰。处理速度方面，知识管理系统能够在每条数据上实现快速响应，处理时间在0.23~0.28秒，符合实时数据处理的要求。系统稳定性在各组测试中表现一致，均为9分及以上，表明知识管理系统能够在长时间高负荷运行下保持稳定性。这些结果表明，AI文生文技术在福州城建院知识管理系统中的应用具有较高的实用价值和稳定性。

　　3结束语

　　探索AI文生文技术在福州城建院知识管理系统中的创新应用，不仅是对其管理模式的深刻变革，还是大力推进行业数字化转型、提升项目管理综合能力的关键所在。深入分析AI文生文技术在福州城建院实际应用中与面临的挑战，探讨其在知识提取、结构化与智能文档生成等关键领域的创新突破，具有重要的学术价值与实践意义。

　主要参考文献

　　［1］李鹏.区域创新网络中的知识管理运行体系分析［J］.电子技术,2024(8):296-297.

　　［2］周鹏.面向整车专业领域的非结构化知识管理系统设计［J］.汽车实用技术,2024(13):169-175.

　　［3］杨建冬,刘俊成.炼油化工勘察设计企业知识管理的创新与实践［J］.中国勘察设计,2024(6):22-25.

　　［4］徐李莉,彭涛.知识管理系统中知识工具的创新应用［J］.中国勘察设计,2024(6):26-28.

　　［5］栗润德,段盼平,姜绍华,等.基于城轨云平台的轨道交通知识管理系统的建设与研究［J］.城市轨道交通研究,2024(6):349-353.