半导体制造作为知识密集型的行业，往往面临一个棘手的挑战，即无形的“知识”的传承。一个常见的现象是资深工程师退休带走数十年设备操作经验，新员工面对堆积如山的设备手册无所适从，关键故障的处理方案散落在不同部门的PPT报告里。知识，成为半导体企业最宝贵的资产，却因碎片化、孤岛化而无法充分发挥价值。知识孤岛与经验断层，正悄然影响着工厂的运营效率与创新能力。

格创东智推出的知识库Agent——智匠，正是对这一核心痛点深刻回应。智匠是一个融汇“双擎”架构的知识库、智能解析与多模态交互的企业级知识管理中枢，致力于通过AI技术将散乱的知识碎片完成从“碎片化”到“体系化”的根本转变。

直击知识碎片化、孤岛化、传承难三大困境

半导体工厂的知识管理面临三重挑战。

知识碎片化：设备手册、SOP、故障报告、案例总结等海量非结构化文档散落于各部门，格式各异，形成信息烟囱。

经验传承难：资深专家的隐性知识难以有效沉淀，而行业高频的人才流动与漫长的培训周期，使得“经验断层”成为常态。

知识获取低效：工程师需耗费大量时间手动检索，故障处理响应迟缓，影响产线连续稳定运行。

“向量+图”双数据库驱动，“检索+推理”准确率翻倍

智匠的核心突破，在于构建了“向量数据库 + 图数据库”双擎驱动的知识底座。向量数据库凭借强大的语义理解能力，实现知识的“智能检索”，即使提问口语化、不完整，也能精准捕捉意图，找到相关信息。图数据库则构建起设备、故障、工艺参数间的关联网络，赋予系统“逻辑推理”能力，能够追溯问题根源、推荐关联方案。

“向量数据库 + 图数据库”双擎协同，既保留基于语义的检索力，又增强知识的推理力。当工程师询问“刻蚀机腔体压力波动”时，系统不仅提供调参指南，更能关联展示历史类似案例、影响良率的关键参数、乃至推荐预防性维护措施，形成决策闭环。

多场景赋能，从设备维修到新人培训

智匠的使用价值在半导体制造的不同场景中得到充分体现。

在MFG场景，员工可通过智匠实时监控生产过程、设备状态和工艺参数。整合多源异构数据（如SOP、报表），通过结构化分析提高生产透明度和决策效率。

在设备维修场景，工程师通过AR眼镜即可透视设备结构，语音获取拆装指导、查看3D模型，并将平均故障修复时间降低30%。

在日常运维与培训中，员工可通过自然语言随时提问，快速获取SOP、告警处理指南，将知识检索效率提升90%，大幅缩短新人培养周期。

在某半导体客户的实践中，智匠成功解析了积累多年的工程报告、案例总结等文档，构建起覆盖设备知识、工艺经验、故障处理的体系化知识网络，工程师只需通过自然语言提问，就能获取精准的解决方案，显著提升了问题处理效率。证明了其在处理半导体专业知识上的卓越能力。

值得关注的是，智匠Agent并非孤立存在，而是深度融入格创东智的CIM AI Foundation框架之中。它与章鱼AI Agent平台协同，可构建专注于设备知识管理的专业Agent；与GT Insights联动，为良率分析提供工艺知识的支撑；与AI FDC结合，为故障预测和维护提供知识依据。智匠不仅是一个知识检索工具，更成为了整个智能制造系统的"知识大脑"。它让知识在适当的时间和方式，主动推送给需要的人，实现从"人找知识"到"知识找人"的转变。

格创东智智匠的落地，标志着半导体知识管理从被动的“文档仓库”进化为主动的“知识赋能平台”。在知识密度决定产业高度的半导体行业，智匠正在为企业构建一座持续增值、永不枯竭的知识资产矿藏。