贵州招商AI智能体：一句话查项目，有依据做研判

贵州省投资促进局 × 词元映射（Token Map）

“有哪些符合条件的招商项目？”回答这个问题，通常还要继续查投资规模、建设内容、产业背景与相关政策。对于招商人员而言，找到项目只是第一步，把信息核对清楚，才能为后续沟通与研判做好准备。

词元围绕贵州招商业务建设AI智能体，把结构化项目库与分类知识资料连接到同一个对话入口。用户可以用自然语言表达需求，查看项目结果，继续了解建设信息，并结合引用资料核对事实，让已有的招商资料更容易被找到和使用。

0秒，了解这个招商助手

招商工作的难点，往往出现在资料之间

招商工作同时涉及项目清单与背景知识。项目表能够回答“在哪里、投资多少、建设什么”；产业、园区、政策和经济资料，则帮助工作人员了解项目背后的条件与环境。

当这些信息分布在不同表格和文档中，一次查询就容易变成多个环节：先按地区找项目，再查相关关键词，接着比较投资与建设内容，最后回到原始资料确认出处。

本项目重点解决三个问题。

资料分散，查询需要跨表和跨文档。 项目数据与政策、园区、经济资料的组织方式不同。工作人员需要先知道资料放在哪里，再决定从哪一份文件开始查。

查询与整理分开，重复操作较多。 地区筛选、关键词查找、结果排序和信息整理，需要在多个操作之间衔接。对业务不熟悉的使用者来说，理解字段和筛选方式也有一定门槛。

得到答案之后，还需要核对依据。 招商沟通涉及投资金额、建设规模、经济数据等事实。一个便于使用的助手，需要同时呈现有用的信息和可供核对的来源。

因此，词元把建设重点放在“查得到、看得懂、能核对”这三个环节。

从核心需求出发，连接项目库与招商知识

方案中，项目库负责条件查询和结果排序，知识资料提供背景信息与引用依据，对话工作流把两类能力连接起来。这样的组织方式，让用户能够在一个入口里提出问题、查看结果，再继续了解相关信息。

实际产品欢迎页：通过推荐问题与网页对话入口开始查询。打开原尺寸页面图。

一句话，查找项目

例如，用户可以这样提问：

查询贵阳市招商项目，列出部分项目及总投资。

项目查询能力支持按所在地、项目名称与产业相关关键词查找记录，并结合投资额、发布时间或重点方向评分组织结果。使用者可以先了解有哪些项目，再继续查看建设规模、合作方式等信息。

项目介绍视频画面：把查询结果组织为可阅读的表格，金额保留原资料中的单位。

找到项目之后，继续看建设内容

项目名称和投资额提供了初步线索，建设内容则帮助工作人员进一步理解项目。

以本案例中的LED灯生产项目为例，原资料记载计划总投资6000万元、总建筑面积约3万平方米，建设内容包括科研大楼、办公大楼，以及生产、封装、总装、检测车间和产品展示基地。

把这些要素集中呈现，便于使用者了解项目规模与建设构成，为后续沟通准备问题。

项目介绍视频画面：集中查看投资、建设规模与主要建设内容；敏感名称前缀已脱敏。

项目之外，六类知识补充业务背景

本项目整理了六类招商知识，覆盖从产业情况到营商环境的常见资料需求。

分类整理之后，资料能够围绕问题被检索和引用。对于资料维护人员，项目还配套了从原始文件整理到分类导入的处理流程，便于继续维护数据与知识。

回答有依据，资料可追溯

例如，围绕贵州经济情况，可以提问：

贵州2024年的地区生产总值及同比增速是多少？请附来源。

在本案例采用的2024年统计资料中，贵州省地区生产总值为22667.12亿元，同比增长5.3%。对应来源为贵州省统计局发布的《贵州省2024年国民经济和社会发展统计公报》。

知识问答与引用展示，把答案和相关资料放在一起。工作人员在阅读答复后，可以继续核对资料标题、年份与原文内容，再决定如何用于业务沟通。

项目介绍视频画面：保留2024年时间口径，并展示统计资料来源与引用。

项目还实现了参考地区重点招商方向的辅助匹配评分：结合所在地、产业类别与建设内容，帮助使用者整理值得进一步关注的项目。评分用于辅助筛选，具体研判仍需要结合业务条件与原始资料。

把多步检索整理，合成一次提问

在本案例定义的检索流程中，人工操作包括市州筛选、关键词查找、总投资排序和整理输出四项业务操作；对话入口则让使用者把查询意图合并到一次提问中。

按这一流程定义，操作步骤从4项减少到1项，步骤减少75%。这一数字是流程步骤对比测算，并非实际耗时或整体工作效率的实测结果。

对客户而言，方案的价值体现在：降低查找资料的操作门槛，集中呈现项目要素，并让答复中的事实更便于核对，为研判和沟通提供信息支持。

项目介绍视频画面：4项手工检索整理操作 → 1次自然语言提问。75%采用上述步骤测算口径。

12秒功能动图：项目查询与资料引用的连续呈现。

从资料接入到场景完善，分阶段推进

本项目留存的开发迭代记录覆盖2025年3月15日至4月23日，约6周的记录区间内，逐步完善了数据接口、知识处理、对话入口与使用体验。

上述时间反映留存的开发迭代过程；实际启动、首次交付和验收周期，以项目交付记录为准。

这类项目的实施重点，是先明确业务问题，再整理可用资料、接入查询能力，并围绕实际使用场景逐步完善交互。资料范围、现有系统和验收要求，会影响具体落地安排。

让已有资料，成为更容易使用的业务能力

贵州招商AI智能体展示了一条可复用的建设路径：把项目库、分类知识和查询工具连接到对话入口，让用户从一个业务问题开始，逐步得到项目线索、建设信息和可核对的资料。

对地方投资促进机构、园区招商团队和产业服务中心，类似的方法可以用于连接各自的项目清单、园区资料、政策文件与常见咨询内容。专题资料整理和报告辅助撰写，也可以作为后续场景继续规划。

如果你的团队也需要频繁查找项目、核对政策资料、整理产业信息，欢迎与词元交流。从一类高频问题和一组已有资料开始，梳理适合业务的AI应用方案。