知識供應鏈熔爐：AI跨模態萃取訓練教學案例生成方法研究

摘要

通過構建具有理論與實踐價值的知識供應鏈模型，提出了一種將文本、財務報告、視頻案例及商業模型等多模態數據進行融合從而形成教學案例的新方法。實驗採用私有化Deepseek32b系統，通過多模態知識嵌入技術、認知邏輯注入機制以及教學邏輯強化器的系統化設計，顯著提升了跨學科知識融合能力與知識萃取度。實驗結果表明，生成式人工智能每次均超量生成教學案例，生成案例覆蓋知識點數量明顯優於傳統NPL和人工。雖然生成式AI作品的邏輯連貫性表現穩定，但是內容的邏輯水平略遜色於優秀的人工作品。本研究驗證了跨模態知識萃取訓練方法的有效性，具有一定參考價值。