近期，江苏省人工智能学会团体标准 T/JSAI 018—2026《电力信通客服领域知识图谱增强的大模型指令微调技术规范》 正式发布实施。作为该标准的起草单位之一，惊鸿创科（南京）数智科技深度参与标准编制工作，将自身在知识图谱构建、大模型指令微调、领域语料结构化方面的技术沉淀融入规范条文，为电力信通客服领域大模型落地应用提供标准化实践指引，助力电力行业 AI 应用规范化、高质量发展。
注：惊鸿智绘 RAG 全域 GEO 引擎、文曲芯为惊鸿创科自研技术产品名称。
电力信通客服场景业务链路复杂，业务范围覆盖规章制度咨询、设备故障诊断、系统操作指引、物资资产管理、信通设备运维等多元板块，场景对专业度、业务逻辑严谨性、答案可追溯性均有着较高要求。知识图谱增强的指令微调技术，能够把电力行业实体、属性、关系等结构化知识注入大模型训练流程，帮助 AI 客服更好地建立专业知识推理能力，是适配该行业落地需求的关键路径。本次出台的团体标准，从总体要求、系统架构、技术规范、接口定义、检测方法等多个维度，完整定义电力信通场景下图谱增强大模型指令微调全流程技术准则，填补了细分领域标准空白。
依托自研惊鸿智绘 RAG 全域 GEO 引擎与业态大模型「文曲芯」技术底座，惊鸿创科在知识图谱与大模型指令微调领域积累了完整的技术能力，本次将工程实践经验转化为团体标准内容，推动技术经验行业共享。在标准编制过程中，团队围绕电力信通业务特点，重点参与图谱实体‑关系模式设计、指令微调数据集格式规范、数据质量管控、接口交互逻辑、行业适用性检测等内容研究，把多模态语料结构化、实体三元组标注、知识质量校验、敏感信息识别等自研技术实践融入标准体系，为电力企业知识库建设、数据集加工、模型训练、系统检测提供工程实践参考。
在知识数据处理层面，惊鸿创科技术可实现电力多源数据的统一结构化转换，能够兼容结构化台账、半结构化对话文本、非结构化检修文档、故障报告等多元原始语料，按照标准要求完成实体、属性、关系抽取，输出合规的知识图谱三元组数据；内置多层级质量校验能力，对术语准确度、实体映射准确率、业务逻辑一致性、敏感信息脱敏开展自动化校验，匹配标准对图谱数据质量、数据安全、知识权威性的硬性要求，保障入库知识严谨可靠。
面向指令微调环节，惊鸿创科完整落地标准定义的instruction‑input‑output指令数据集生产规范，支持 JSON/JSONL 标准格式输出、UTF‑8 编码、大文件分卷处理。可面向电力信通客服业务场景批量构建高质量微调样本，覆盖故障智能诊断、安全生产咨询、系统操作指引、设备运维问答等业务场景；同时适配标准规定的微调任务管理接口范式，支持数据集注册、微调任务创建、状态查询、任务管控等能力，可实现 “知识图谱构建‑数据集加工‑模型微调训练” 全流程业务链路打通。
在系统安全与可追溯能力上，惊鸿创科的技术方案遵循标准提出的数据一致性、安全性、可追溯性总体原则。全流程记录知识变更、微调任务全生命周期日志，实现数据来源、修改轨迹、训练任务完整留痕；内置敏感信息识别过滤机制，对人员信息、网络地址、未公开设备参数进行识别脱敏，满足电力行业数据安全保护相关要求。
作为扎根南京的 AI 技术研发企业，惊鸿创科坚持产学研协同创新，深度参与江苏省人工智能学会各项标准化建设工作，持续把一线项目实践沉淀转化为行业通用规则。此次参与 T/JSAI 018—2026 团体标准编制，既是行业对公司知识图谱、大模型微调技术实践的认可，也为后续电力、政企等垂直行业智能化项目落地筑牢标准根基。
未来，惊鸿创科将持续深耕知识图谱增强大模型技术赛道，以团体标准为技术基线，打磨垂直行业 AI 解决方案，把标准化成果落地到更多电力信通智能客服、行业知识库建设、领域大模型微调项目之中，助力更多行业客户安全、高效地落地生成式 AI 应用，释放人工智能的产业价值。
本文仅做技术科普宣传，不构成产品采购建议。