背景
随着大语言模型（LLM）技术的迅猛发展，如何将其有效融入系统仿真领域，一直是GT长期探索与思考的核心方向。LLM为系统仿真带来的最大突破，在于能够将模糊、非结构化的人类自然语言精准转化为规范、可执行的建模语言，从而显著降低系统仿真的使用门槛，并大幅提升建模过程的自动化与智能化水平。
2.AI建模（AI_modeler）
3.AI编程（AI_coder）
AI助手（AI_advisor）
该智能助手将为用户提供强大的、24小时的技术服务。它具有以下特点
实时专家支持：针对 GT-SUITE 的相关问题及最佳实践，随时获取即时解答 —— 精准响应你的需求。
高效学习，智能工作：快速定位合适的模板与对象，搭配指导性设置，助力零误差建模。
挖掘隐藏功能，精准推荐模板：基于你的数据匹配适配模板，同时解锁软件隐藏功能，提升建模灵活性。
跨领域无缝答疑：提供量身定制的建议，解决特定应用场景的难题（如复杂组件的最优建模方式）。
智能诊断：借助人工智能驱动的洞察主动引导工作流程 —— 帮助你保持模型准确性，确保仿真顺利运行。
示例1：我如何在GT-SUITE中有效地设置实验设计，以探索我的热管理系统的最坏情况？
示例2：我需要在GT-SUITE中为热管理系统建模一个机械冷却泵。我应该使用哪个模板来准确地表示泵？
示例3：如果模型出错了，AI_advisor会帮助用户识别问题
AI建模（AI_modeler）
该智能工具具有以下功能：
自然语言转操作：仅凭简单指令，直接在 GT-SUITE 中执行命令 —— 无需手动设置，即可将想法转化为模型。
快速模型创建：即时搭建复杂组件或装配体，减少时间与工作量。
自动模型扫描与文档生成：分析 GT-SUITE 模型并生成清晰、结构化的文档，提升透明度和知识共享效率。
即时功能调用：无需手动搜索 —— 只需描述需求，即可立即定位并应用对应的 GT-SUITE 功能，节省宝贵时间。
加速开发与仿真流程：将自然语言指令转化为可直接运行的配置，简化模型搭建与执行流程 —— 大幅缩短工程周期，减少流程瓶颈
视频4-AI_modeler
示例2：我有一段回路中没有连接完成，我需要这些地方添加直径为10mm、长度为100mm的PipeRound部件来闭合该开放模型的回路。使用其他部件的初始状态对象，并将热选项设置为绝热。
视频5 -AI_modeler
AI编程（AI_coder）
将用户的自然语言转化为python代码，并利用GT的Python API接口执行该python脚本
降低自动化入门门槛：只需简单的对话式指令，即可生成与 GT-SUITE 兼容的 Python 脚本 —— 无需任何编码经验。
专为 GT-SUITE Python API 定制：经专项训练，能理解并生成可与 GT-SUITE Python API 无缝交互的代码，确保相关性与准确性。
加速工作流程自动化：快速创建仿真设置、执行及后处理脚本，大幅缩短开发时间，减少手动操作。
提升各技能水平用户的生产力：无论你是新手还是有经验的开发人员，都能帮助简化重复性任务，无需花费大量时间查阅文档。
示例1： 为 GT-POST 创建一个 Python 脚本，用于在模型中查找所有泵部件，并将每个泵的压升和体积流量随时间变化的结果（Time RLT）添加到一个新的报告文件中。
•创建一个新的 GUX 报告文件
•查找模型中的所有泵部件
•将每个泵的压升和体积流量 TimeRLT 数据添加到该报告文件中
视频7- AI_coder
示例2：为 GT-ISE 创建一个 Python 脚本。目标是将模型中所有管道部件的压力数据存储到一个名为 "PipePressures" 的 SampledOutput 部件中。
向模型中添加一个名为 "PipePressures" 的 SampledOutput 部件；
将该 SampledOutput 部件的采样频率（SAMRATE）设置为 1 秒；
查找模型中的所有 PipeRound 和 PipeTable 部件；
对每个管道部件：
o创建一个 SensorConn（传感器连接），用于测量其入口压力；
o将该传感器连接到 SampledOutput 部件；
o将输入信号标签（SIGLABEL）设置为与该管道部件的名称一致；
o将信号存储单位（SIGUNIT）设置为 "bar"。
视频8- AI_coder
数据隐私
GT 智能工作室（GT Intelligence Studio）是一款由 Gamma Technologies 公司托管的 SaaS 产品，部署于亚马逊云服务（AWS）环境中。Gamma Technologies 公司对应用程序及数据拥有完整所有权。
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