SUPPLY CHAIN AI LAB

让模型理解
产品、关系与事件。

以可核验的数据链为基础,研究AI如何解析供应链文档、连接知识图谱并辅助溯源判断。

探索五层架构 ↘
TRACE INTELLIGENCE MODEL STUDY / DEMO

INPUT QUESTION 哪些产品批次关联同一原材料加工节点?

ENTITY RESOLUTION 原材料批 ↔ 加工设施 ↔ 成品批次

EVIDENCE CHECK 采购记录 / 生产事件 / 检验报告

输出应附来源、时间与待验证区间。▋
TECHNICAL ARCHITECTURE / 01

五层架构,将分散数据转化为可解释关系。

从业务记录到知识体系,再到有证据约束的模型分析。

01数据来源

采购订单 · 材料资料 · 供应商 · 生产批次 · 物流事件

02数据处理

清洗标准化 · 实体识别 · 批次关联 · 事件建模

03知识体系

产品图谱 · 供应商图谱 · 追溯知识库

04模型与智能体

大语言模型 · RAG · 溯源Agent · 关系Agent

05企业应用

数字护照 · 来源分析 · 智能问答 · 风险研究

SPECIALIZED AGENTS / 02

四类任务,四个明确的智能体。

每个Agent都有输入、权限、输出与人工复核边界。

RAW MATERIAL

原材料溯源 Agent

整理原料产地、采购批次、供应商和来源证明。

PRODUCTION

生产追踪 Agent

核查生产工序、批次投入产出和质量事件。

NETWORK

供应链关系 Agent

识别企业异名、上下游关系与共同依赖。

PASSPORT

数字产品护照 Agent

检查护照字段、证据版本与访问权限。

TRUST BY DESIGN / 03

可信分析,需要把未知说清楚。

大模型可以帮助整理多语言文件、提示批次冲突与供应商异名,但不能凭语义相似度确认物料实物流向。每个输出都应回指原始事件、文档版本和授权范围。

01 证据引用与版本追踪

02 企业与地点实体区分

03 权限控制和人工复核

04 缺失数据明确标注

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通用模型擅长总结文本,但溯源问题要回答哪一批原料进入哪件产品、事件发生于何时、证据来自何处。模型需要理解产品、批次、地点、企业与转换关系,而不能只从语句中猜测关联。采购订单、生产记录、物流事件和质检报告需清洗、统一单位与编码。实体识别应区分企业、工厂和品牌;事件建模应保留时间与业务步骤。缺少这些约束,流畅回答可能掩盖断裂的链路。RAG让答案引用原始文件,图谱约束候选路径,规则引擎检查时间先后和数量守恒。模型负责解释与提出待查点,不能越过权限读取供应商资料,也不能把缺失数据补成事实。

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知识图谱与RAG如何连接产品批次、供应商和原材料来源

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RAG从文档中取回相关片段,适合找到某批材料的检测报告;图谱记录实体与关系,适合沿供应商、材料和产品追踪路径。一个回答可能需要先用图谱缩小范围,再从文档取得证据。文档抽取出的企业、批次和数量只是候选事实。系统应保存文件名、页码、抽取时间、原文和审核状态。只有经过核验的关系才能进入生产图谱,异常候选则进入人工队列。供应商可能只允许客户查看某产品相关的来源声明,不愿开放全部客户关系。检索索引与图谱边都要应用相同权限。否则模型即使回答准确,也可能泄露商业秘密。

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从产品追踪到智能分析:AI Agent在国际供应链管理中的应用

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原材料Agent整理产地与采购证据,生产Agent核查批次转换,关系Agent探索供应商路径,护照Agent检查字段和资料版本。分工要围绕明确的输入、输出和权限,而不是给同一模型换四个名字。若发货日期早于质量放行,生产Agent可以提出异常并展示对应事件。它不能直接认定违规:记录可能有时区、补录或批次映射错误。系统应让业务人员确认,并把纠正记录与原记录一起保留。Agent可自动汇总证据、提出核查清单和生成护照草稿。供应商身份确认、法律合规声明和对外披露则需要授权人员审定。

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