半導體制造作為知識密集型的行業(yè)，往往面臨一個棘手的挑戰(zhàn)，即無形的“知識”的傳承。一個常見的現象是資深工程師退休帶走數十年設備操作經驗，新員工面對堆積如山的設備手冊無所適從，關鍵故障的處理方案散落在不同部門的PPT報告里。知識，成為半導體企業(yè)最寶貴的資產，卻因碎片化、孤島化而無法充分發(fā)揮價值。知識孤島與經驗斷層，正悄然影響著工廠的運營效率與創(chuàng)新能力。

格創(chuàng)東智推出的知識庫Agent——智匠，正是對這一核心痛點深刻回應。智匠是一個融匯“雙擎”架構的知識庫、智能解析與多模態(tài)交互的企業(yè)級知識管理中樞，致力于通過AI技術將散亂的知識碎片完成從“碎片化”到“體系化”的根本轉變。

直擊知識碎片化、孤島化、傳承難三大困境

半導體工廠的知識管理面臨三重挑戰(zhàn)。

知識碎片化，設備手冊、SOP、故障報告、案例總結等海量非結構化文檔散落于各部門，格式各異，形成信息煙囪。

經驗傳承難，資深專家的隱性知識難以有效沉淀，而行業(yè)高頻的人才流動與漫長的培訓周期，使得“經驗斷層”成為常態(tài)。

知識獲取低效，工程師需耗費大量時間手動檢索，故障處理響應遲緩，影響產線連續(xù)穩(wěn)定運行。 

“向量+圖”雙數據庫驅動，“檢索+推理”準確率翻倍

智匠的核心突破，在于構建了“向量數據庫 + 圖數據庫”雙擎驅動的知識底座。向量數據庫憑借強大的語義理解能力，實現知識的“智能檢索”，即使提問口語化、不完整，也能精準捕捉意圖，找到相關信息。圖數據庫則構建起設備、故障、工藝參數間的關聯網絡，賦予系統(tǒng)“邏輯推理”能力，能夠追溯問題根源、推薦關聯方案。

“向量數據庫 + 圖數據庫”雙擎協(xié)同，既保留基于語義的檢索力，又增強知識的推理力。當工程師詢問“刻蝕機腔體壓力波動”時，系統(tǒng)不僅提供調參指南，更能關聯展示歷史類似案例、影響良率的關鍵參數、乃至推薦預防性維護措施，形成決策閉環(huán)。

多場景賦能，從設備維修到新人培訓

智匠的使用價值在半導體制造的不同場景中得到充分體現。

在MFG場景，員工可通過智匠實時監(jiān)控生產過程、設備狀態(tài)和工藝參數。整合多源異構數據（如SOP、報表），通過結構化分析提高生產透明度和決策效率。

在設備維修場景，工程師通過AR眼鏡即可透視設備結構，語音獲取拆裝指導、查看3D模型，并將平均故障修復時間降低30%。

在日常運維與培訓中，員工可通過自然語言隨時提問，快速獲取SOP、告警處理指南，將知識檢索效率提升90%，大幅縮短新人培養(yǎng)周期。

在某半導體客戶的實踐中，智匠成功解析了積累多年的工程報告、案例總結等文檔，構建起覆蓋設備知識、工藝經驗、故障處理的體系化知識網絡，工程師只需通過自然語言提問，就能獲取精準的解決方案，顯著提升了問題處理效率。證明了其在處理半導體專業(yè)知識上的卓越能力。

值得關注的是，智匠Agent并非孤立存在，而是深度融入格創(chuàng)東智的CIM AI Foundation框架之中。它與章魚AI Agent平臺協(xié)同，可構建專注于設備知識管理的專業(yè)Agent；與GT Insights聯動，為良率分析提供工藝知識的支撐；與AI FDC結合，為故障預測和維護提供知識依據。智匠不僅是一個知識檢索工具，更成為了整個智能制造系統(tǒng)的"知識大腦"。它讓知識在適當的時間和方式，主動推送給需要的人，實現從"人找知識"到"知識找人"的轉變。

格創(chuàng)東智智匠的落地，標志著半導體知識管理從被動的“文檔倉庫”進化為主動的“知識賦能平臺”。在知識密度決定產業(yè)高度的半導體行業(yè)，智匠正在為企業(yè)構建一座持續(xù)增值、永不枯竭的知識資產礦藏。