每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 Bi-LSTM + max-pooling • 向量搜索使用 Faiss 句向量编码器和向量搜索 [Conneau 2017] • 问答的本质是找到和用户问题语义匹配的知识点 • 基于分类模型的问答系统效果好，但需要较多的训练数据， 且重新训练的成本较高 • 基于检索和排序的问答系统能较好的弥补以上问题，但仍 然 存在检索召回问题 • 基于句向量的语义检索能实现在全量数据上的高效搜索，

为企业提升客户服务效率、优化销售流程的核心工具。然而，传统 CRM 系统普遍面临数据处理能力有限、客户洞察深度不足、响应 效率低下等问题。例如，某零售企业 CRM 系统每月需处理超过 50 万条客户咨询，但仅能通过预设标签进行简单分类，导致 30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 性发展为 CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 实施路径将分三个阶段推进： 1. 模型能力对接 - 部署 DeepSeek API 网关 - 构建 CRM 数据预处理管道 - 开发意图识别微 调模块 1. 系统功能增强 o 智能工单自动分类 o 实时对话质量监测 o 预测性客户分级 2. 业务场景落地 o 售前咨询智能导购 o 投诉预警主动干预 o 高价值客户识别模型 项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 系统数据处理流程暴露的瓶颈（以零售行业为 例）： 环节 传统 CRM 处理方式 效率损失点 客户需求识别 人工标注+规则过滤 平均耗时 8.2 分钟/案例 商机预测 线性回归模型 误差率±34% 服务响应 三级菜单分类 首次解决率仅 41% 流程图中展示的典型问题可通过 mermaid 图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 500TPS 时，响应延迟呈指数级增长。某汽车行业案例显示，促销

强大技术后盾 千亿参数级基模 5000+ 项目案例 ToG/ToB/ToC 业务场景全覆盖 200+ 机理模型 算 法 芯片级传感器 顶尖算法团队 业务能力组件 数据补全 故障分类 森火蔓延模拟 震后风险预测 “ 谊昆” 大 语言模型 优势 核心产品 智文 智案 智调 公共安全行业大模型应用 一件组会与智能会议纪 要 赋能公 共安全 引导式问、多模态内 容输出 辅助决策建议、专家 级报告生成 智能预案解析、响应 推荐、指挥通讯关联 多系统、多功能多 维度功能智能调度 告警分类、设备 性能评估等 风险隐患一图识别 智文 智案 智数 智识 智审 智调 智视 智会 知识全面 200+ 多项仿真模型 公共行业知识库 多业务场景覆 盖处置方案手 册 ，提供告警过滤、 告警原因细分类、 监督预警；以及针对安全生产特种设备，提供设备健康度监测、预测性维 护、零部件损害归因等核心技术能力。 助力城市智慧运营 ● 深度挖掘历史数据 ●降低设备运维成本 ●提升平台运营效率 算法自 学习自优化、 更精准、更高效、 人工效率提升 40 倍 千物千面 解放人力 告警原因细分类

如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 此外，互联网上的公开信息也是外部数据的重要组成部分。包 括新闻网站、社交媒体、论坛、博客等平台上的文本、图片、视频 等内容。通过合法合规的网络爬虫技术，可以采集这些平台上的公 开数据，并通过自然语言处理技术进行清洗、分类和标注。需要注 意的是，采集过程中需严格遵守相关法律法规，尊重知识产权和用 户隐私。 为了确保外部数据的质量，可以采取以下措施：  建立数据筛选标准，优先选择权威、可信的来源。  设计 数据标注是知识库数据处理中的关键环节，其目的是为原始数 据赋予结构化的标签或注释，以便后续的 AI 模型训练能够高效利 用这些数据。首先，标注任务的设计应紧密结合业务需求，明确标 注的目标和范围。例如，在文本分类任务中，需要预先定义分类标 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特

行为等。模型应具备高准确率和低误报率，确保追踪如 盗窃、火灾、交通事故等事件的发生。 o 数据存储与管理：系统应具备强大的数据存储能力，能 够处理大规模视频数据，并保留相应的事件标签和元数 据。同时需具备数据管理功能，支持数据的分类、检索 和清理策略，以实现高效的存储利用。 o 预警与通知机制：一旦检测到异常事件，系统应能迅速 生成预警信息并通过多种渠道（如短信、APP 通知、电 子邮件等）将其传递给相关人员或部门。 效而可靠的数据存储与管理方案。该方案需要确保视频数据的完整 性、可用性和安全性，以便在涉及公共安全的紧急情况下迅速检索 和分析视频内容。 首先，该系统应建立一个结构化的数据存储体系，将视频数 据、元数据和分析结果分别进行分类存储。数据存储层次需包括： 1. 视频数据存储：采用分布式存储平台，以支持海量视频数据的 存储需求。视频数据应根据录制时间、地点和事件类型进行分 片，便于检索和管理。 2. 元数据管理：针对每一段视频，系统应生成相应的元数据，包 NLP 技术对帖子和评论进行情感倾向性分 析，对公众情绪进行实时监控，以便快速反应潜在的社会冲突 和舆论危机。 4. 视频内容分析：利用计算机视觉算法，对视频数据进行对象检 测、行为识别和事件分类，从而提取出与公共安全相关的关键 场景和行为信息。 通过上述步骤，我们形成了一个闭环的数据输入框架，以确保 相关风险信息的快速收集与响应。下表总结了涉及各社交媒体平台 的数据特点及潜在分析应用：

..36 4.1 自动识别与提取工程量数据...............................................................39 4.2 清单项的智能分类与编码...................................................................41 4.3 清单编制效率提升............. 大模型在工程造价领域的应用，得益于其独特 的技术特点。首先，该模型采用了先进的深度学习算法，能够处理 和分析大规模的工程造价数据。通过多层神经网络结构， DeepSeek-R1 能够自动提取数据中的关键特征，并实现高效的预 测和分类任务。这种技术不仅提高了数据处理的效率，还显著增强 了模型的预测精度。 其次，DeepSeek-R1 大模型具备出色的自适应学习能力。在 工程造价的应用场景中，模型能够根据不同的项目需求和数据特征， 通过模拟分析预测可能出现的偏差，从而提前进行调整和优化。这 种预测能力不仅提高了清单的准确性，还在一定程度上降低了项目 的风险和成本。 此外，DeepSeek-R1 支持多维度的工程量清单管理，用户可 以根据不同的分类标准（如施工阶段、材料类型、工序等）对清单 进行灵活的组织和展示。例如：  施工阶段：基础施工、主体结构、装饰装修等  材料类型：混凝土、钢筋、木材、玻璃等  工序：土方开挖、模板安装、钢筋绑扎等

围绕人工智能技术内生安全风险、人工智能应用安全风险以及 人工智能应用衍生风险开展安全风险识别以及风险分类。 注：安全风险识别参考《人工智能安全治理框架》2.0。 c) 按照安全风险识别结果，结合人工智能应用场景安全属性以及 智能化水平等，综合研判确定人工智能应用安全分级。 注：安全分级参考我国人工智能应用安全分类分级有关国家标准，分为 低安全风险、一般安全风险、较大安全风险、重大安全风险、特别重大 安全风险五级。 部署于公有云时，对传输和存储的数据进行加密保护，并 通过计算隔离的安全容器运行环境提升安全防护能力，支 持操作审计与日志服务等功能以满足安全审计需求。在高 敏感场景下，宜使用机密计算技术。 2) 部署于私有云时，做好数据分类分级保护。加强授权访问 控制，实施差异化权限管理配置，对于算力、存储、应用 程序等应分别配置控制权限。 3) 部署于本地服务器时，确保本地服务器环境具备安全防护 机制和风险控制措施，具备防火墙、入侵检测、防御系统、 《信息安全技术 个人信息安全影响评估指南》等。 c) 应按照数据安全保护有关要求开展数据分类分级、数据安全风 险评估、数据安全能力成熟度评估、数据出境安全风险评估等。 注：参考标准包括但不限于 GB/T 37988 《信息安全技术 数据安全能力 成熟度模型》、GB/T 43697 《数据安全技术 数据分类分级规则》、GB/T 45577 《数据安全技术 数据安全风险评估方》法、GB/T 46068

通过为电子化资质证照添加水印、二维码、限制打 印方式及次数等方式，确保电子化资质证照用途不 可算改，实现证照智慧领用 “Al+ 法 律”助力法务管理数智重塑 智慧合同管理 · 正文结构识别 · 编号、日期识别 · 手写签名分类 · 合同内容提取 智慧法律告询 · 法律知识库构建 · 知识检索增强 · 生成结果后处理 RPA 区块链 业务系统 法务系统 分 · 6 目前合规审查多为重复性、事务性工作，人工审查耗费大量人力且存在一定差错率。基于《广告法》等规定， 利用大量样本 数 据训练目标检测、人脸识别、文本分类等 Al 能力， Al 审核能够提取特征并分类，实现快速且精准的多模态审核，结合人工审核 确保审核结果的准确性和可靠性，助力高质量发展。 人机协同 ( 起草人 ) AI 审核 加终解释权 专利权 理川悄恤 案情结构化：通过 大模型实现案件文 书实体识别、关系 抽取、事件抽取等 案件结果预测、类案推荐 · 案件结果预测：计 算案件 结果概率 · 类案推荐：分类推 荐 TOP10 相似案件 法律处理意见书生成 · 法律意见书生成：诉 讼思路、拟提交证据 清单、风险分析 案件管理往往取决于个人专业能力和诉讼经验，

数据管理与上传 o 系统需支持多种格式的数据上传功能，包括但不限于文 本、图像、视频、音频等，支持批量上传和数据预处理 功能，确保数据能够快速进入训练流程。 o 提供数据分类和标签功能，允许用户对上传的数据进行 分类管理和标记，便于后续的模型训练和评估。 3. 模型训练与优化 o 系统需集成主流的人工智能训练框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），支持用户自定义训练参数 以采用插值法或机器学习算法进行填补，确保数据的完整性。 其次，数据转换是将原始数据转化为适合模型训练的格式。常 见的转换方式包括归一化和标准化，即将不同量纲的数据统一到同 一量级，避免因数据分布不均导致的模型偏差。对于分类数据，可 以采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding），将其转换为数值型数据。此外，针对时间序列数 据，需要进行时间戳的提取和分段处理，以捕捉时间维度上的特 性。数据预处理包括数据清洗、标注、归一化等步骤，确保数据的 质量和一致性。对于标注数据，需制定严格的标注规范，并通过多 轮审核保证标注的准确性。 在模型选择阶段，应根据具体应用场景选择适合的算法架构。 例如，对于图像分类任务，可采用卷积神经网络（CNN）；对于自 然语言处理任务，则可以考虑使用 Transformer 架构。模型的选 择需兼顾计算资源的限制和性能需求，同时为未来的模型优化和扩 展预留空间。

..................................................................................54 4.1.1 凭证自动识别与分类................................................................................................... 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 权责发生制 与 收付实现制 的差异识别准确率提升 37% ）。 2. 任务微调 ：通过多任务学习框架同步优化以下任务： - 会计分录 合理性预测（F1-score ≥0.92 ） - 风险等级分类（ROC- AUC ≥0.89 ） - 审计意见段落生成（ROUGE-L ≥0.75 ） 模型优化采用动态超参数搜索与硬件加速方案： 关键优化指标通过自动化监控面板实时追踪： 指标类型 目标阈值