腾讯云 DeepSeek API 服务调用——安全、高可用 主要优势 : • 国内率先支持「 DeepSeek 满血版 + 私 域知识管理 + 实时搜索」于一体 • 分钟级搭建大模型应用 • 集成私域知识库，让 AI 更专业，支持 复杂图文混排文档解析 > 目标客户和场景 : • 面向具备简单开发能力的初级开发者、企 业运营人员。 • 务系统的无缝对接。 接入搜狗搜索增强 API ，一键开关，即可让 DeepSeek 实时 获取 互联网最新资讯，提升时效性和回答准确度 腾讯云大模型应用开发平台“知识引擎” —— 免部署，分钟级搭建应用 腾讯云大模型知识引擎：基于大模型的应用开发平台 聚焦严谨场景，打造大语言模型应用开发平台 , 提供 LLM+RAG 、工作流、 Agent 多种应用开发方式，来助力企业及开发者，加速大模型应用 企业知识服务、产品咨询等严 肃 问答场景。 Agent 模式 “AI 指挥官 ” Agent 模式由大模型进行任务 自 主规划和工具调用（ function- call ），可实现高效应用搭建。 适用于有灵活回复或快速搭建 需 求的服务问答场景。 要稳定选标准模式，要定制选工作流，要尝鲜选 Agent ！ 腾讯云大模型知识引擎：三大应用模式，满足客户多样需求 文件助手 员工服务 专家助手

在数字世界中自由翱翔；而混合专家系统（MoE）架构的广泛应用，则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发 者共同推动AI技术的进步搭建了广阔的舞台。 1.引言 1.1 大模型技术近一年的发展演变 资料来源：集微咨询（JW Insights）整理绘制，本图谱仅列举全球典型企业及相关大模型， 排名不分先后 图1 大模型产业图谱 型落地方法论，大致可分为直接使用大模 型、大模型的工程化适配、大模型的深度研发三种路线。 我们认为，大模型最终很可能会成为一种基础设施，因此保险企业建立行业领先的 大模型应用的最佳方式是在内部搭建灵活可切换的底座架构，兼容三种路线，支持内外 部大模型接入和应用，聚焦具体场景、联合头部厂商完成大模型应用落地。 3.保险业落地实践篇 3.1 大模型落地路线 3.1.1 落地路线方法论 应用的创新和突破。也极大丰富了用户体验。 3.1.1.2 工程化适配 深度研发大模型包括从零开始的自主研发，亦包括基于现有开源模型的深度定制，以 满足保险企业特定的业务需求。这一过程包括模型设计、数据准备、环境搭建、训练、评估 和优化等多个环节，每一步都至关重要。 通过深度定制，保险企业能够针对特定场景进行优化，理论上能够更精确地解决特定 问题，从而实现更优的性能表现。此外，保险企业在研发过程中能够深入掌握模型的技术

模型推理服务部署..............................................................................97 4.2.1 部署环境搭建.............................................................................99 4.2.2 服务性能优化...... 是为企业或研究机构提供一套完整的知识库与 AI 大模型解决方 案，支持其在智能问答、语义理解、图像识别等领域的应用需求。 为明确项目边界，以下列出不在本项目范围内的事项： - 硬件基础设施的采购与搭建； - 模型的商业化推广与运营； - 知识库的长期维护与更新。 1.4 项目团队及职责分工 本项目的团队由项目经理、数据工程师、算法工程师、AI 模型 训练师、质量保证专家和产品经理组成，确保项目在各个环节都能 7. 安全措施：实施身份验证和数据加密，确保推理服务的安全 性。 通过以上步骤，可以确保模型推理服务在生产环境中高效、稳 定地运行，为业务提供强有力的支持。 4.2.1 部署环境搭建 部署环境搭建是模型推理服务部署的关键步骤，首先需要根据 需求选择合适的硬件和软件环境。硬件方面，考虑到 AI 模型的计 算密集性，建议采用高性能 GPU 服务器，如 NVIDIA A100 或 V100

"token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." } } 为保障接口的稳定性与可维护性，系统采用 Swagger 进行接 口管理与在线测试，并搭建自动化测试框架，确保接口的一致性与 可靠性。同时，接口设计遵循微服务架构思想，通过服务注册与发 现机制实现动态路由，增强系统的灵活性与可扩展性。以下为接口 分层架构图： 通过上述设计，系统接口具备了高可用性、高性能与高安全性 优化计算资源分配：动态调整 CPU、GPU 和内存资源。  提升数据处理效率：采用高效存储格式和压缩算法。  加速模型训练：引入自适应学习率算法和混合精度训练。 系统监控与调优是性能优化的持续过程。通过搭建全面的监控 系统，实时采集和分析系统运行状态、资源利用率、任务执行时间 等关键指标，及时发现和解决性能瓶颈。利用 A/B 测试方法，对比 不同优化策略的效果，选择最优方案。此外，定期进行性能评估和 据训练和复杂模型计算的需求，系统需要采用高效的并行计算框架 和分布式处理策略。 首先，系统将基于分布式计算框架（如 Apache Spark 或 TensorFlow Distributed）搭建计算集群，利用多节点协同工作来 分担计算负载。通过将数据分片（Data Sharding）并分发到不同 的计算节点上，系统能够实现数据的并行处理，显著提升训练速 度。例如，在大规模图像数据集训练中，可以将数据集划分为多个

适应性：能够在低光环境和强光环境下正常工作，具备夜视和 HDR 功能。  存储方式：支持实时存储和云存储，便于远程访问和数据备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  数据安全性：确保视频数据在传输和存储过程中的加密，防止 黑客攻击和未授权访问。  维护和更新：系统应具备自动检查和更新功能，以保证软件和 硬件的稳定性与安全性。 通过这些功能需求的实现，将有助于搭建一套高效、稳定且安 全的视频数据采集系统，为公共安全提供强有力的技术支持。 2.1.2 数据存储与管理 在公共安全领域，AI 大模型视频智能挖掘的有效实施依赖于高 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 大模型 进行训练。在此过程中需要考虑模型的准确性和实时性，确保 其能够满足公共安全的需求。 4. 系统开发与集成：在这一阶段，进行系统的开发与集成，包括 前端界面设计、后端逻辑实现、数据接口搭建等，使得各个模 块能够有效协同工作。 5. 试点部署与测试：在经过内部测试后，选择特定区域进行试点 部署，通过实际操作获取反馈，检验系统在真实环境下的表 现，包括准确率、响应时间等指标。 6

与线下“党员实训基 地”互联互通，具有 网络培训、交流、互 动、积分商城、资源 共享、展厅预约等功 能。平台与展厅相关 数据联动，为管理提 供更好的支撑。 移动党校平台 多端融合 快速搭建 全景化应用

策逻辑，使其能够快 速适应复杂环境；最后，开发高效的资源调度机制，确保智能体在 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 套解决方案的大型企业级应用。根据项目具体需求，灵活选择合适 的框架，将有助于提升开发效率和项目质量。 7.3 前端功能实现 在实现前端功能时，首先需要明确功能需求和用户交互流程。 根据需求文档，我们将分步骤进行功能开发。首先，搭建基本的前 端框架，使用 React 或 Vue.js 作为核心框架，以确保组件化开发和 良好的可维护性。然后，根据页面布局设计，将页面拆分为多个可 复用的组件，如导航栏、侧边栏、内容区域等。 CSS Modules 来避免样式冲突。对于动画效果，优先使用 CSS 动画或 过渡，减少 JavaScript 操作 DOM 的频率以提升性能。 以下是前端功能实现的关键步骤列表： - 搭建前端框架，选择 合适的库或框架（如 React 或 Vue.js ）。 - 拆分页面为可复用组 件，确保模块化开发。 - 实现数据获取与展示逻辑，处理加载状态 与错误反馈。 -

融合人机服务：当虚拟客服助手无法处理复杂问题时，能够快 速转接到人工客服，确保用户问题得到及时解决。 4. 性能评估与优化：定期对虚拟客服助手的处理效率和用户满意 度进行评估，依据反馈结果进行系统优化和升级。 通过搭建虚拟客服助手，不仅能提升客户服务的效率，还将有 效缓解人力成本，提高城市轨道交通的整体服务质量。综合运用人 工智能，让乘客享受到更加智能化、便捷化的出行服务，这将是未 来城市轨道交通服务创新的重要方向。 等实时流处理技术，结合大数据存储技术，如 Hadoop HDFS 或 Amazon S3，进行高效的数据管理与分析。 综上所述，实时监控与传感器数据的获取与管理是推动城市轨 道交通行业 AI 大模型应用的核心环节。通过搭建完整的传感器网 络与数据处理框架，能够为提升系统的智能化水平和运营安全性提 供强有力的支持。 3.2 数据清洗与处理 在城市轨道交通行业的 AI 大模型应用方案中，数据清洗与处 理是确保模 能力，以 促进团队合作。 3. 团队构建培训：对新组建的团队进行必要的培训，让成员了解 项目目标、技术栈和工作流程。这样能够提升团队的整体效率 并促进团队文化的形成。 4. 建立沟通机制：搭建有效的沟通渠道和反馈机制，例如定期召 开项目进展会议、使用项目管理工具等，确保信息的透明与共 享。 5. 设置绩效评估体系：建立团队成员的绩效考核指标，定期进行 评估与反馈。这能够帮助提升团队的积极性和工作效率。

平台， 它们通过 API 接口为企业提供便捷的功能调用，降低了技术门槛。 然而，随着需求的多样化和市场的竞争加剧，这些平台面临着如何 提升用户体验、增强数据安全性、提供高效支持的挑战。 通过搭建一个人工智能行业的大模型 SaaS 平台，不仅可以满 足多样化的业务需求，还可以提供高效的技术支持和数据处理能 力，从而提升企业的核心竞争力。该平台将整合多种先进的自然语 言处理技术、深度学习算法及大数据处理框架，以实现全面的 为了实现平台的核心功能，我们将使用以下几种技术栈： 1. 前端技术：使用 React.js 框架来构建用户界面，保证用户体验 良好且响应迅速。同时，结合 Ant Design 库进行 UI 组件的 搭建，以提高开发效率和一致性。 2. 后端技术：后端服务将基于 Node.js 和 Express 框架来实现 RESTful API，提供高效的数据交互。对于大规模的请求处 理，将引入负载均衡器如 完成前端和后端模块的开发 第 9 周至第 24 周 单元测试 功能测试，撰写测试结果报告 第 25 周至第 32 周 集成测试 性能与安全测试，处理发现的问题 第 33 周至第 36 周 部署 部署环境搭建与系统上线前测试 第 37 周至第 40 周 用户培训 与客户进行现场培训，交付使用手册 第 41 周 维护与反馈收集 定期维护，优化系统 第 42 周至第 52 周 为了确保项目的顺利进行，还需建立定期的项目评审机制。每

包括以下几个方面：首先，针对银行系统的实际需求，进行 Deepseek 大模型的定制化调优，确保模型在金融领域的准确性和 高效性；其次，设计并实施模型的部署方案，包括硬件资源配置、 软件环境搭建以及模型参数优化，确保模型能够稳定、高效地运 行；第三，完成与银行现有系统的无缝集成，确保数据流的顺畅和 安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维护机制，及时发现并解决模型运行中的问题，确 大模型在银行系统的部署方案中，主要参与者涵 盖了多方面的角色和机构，确保项目的顺利实施和持续优化。首 先，银行内部的核心参与者包括信息技术部门、风险管理部门、业 务运营部门和客户服务部门。信息技术部门负责模型的硬件基础设 施搭建、系统集成和日常运维；风险管理部门确保模型的应用符合 监管要求，并对模型输出进行风险评估；业务运营部门利用模型优 化业务流程，如信贷审批、客户分群和产品推荐；客户服务部门则 通过模型提升客户体验，例如智能客服和个性化服务。 信息，因此需要在数据进入模型前进行脱敏处理。建议部署一 个专门的数据预处理模块，负责数据的清洗、格式转换和加密 解密工作，确保输入数据符合模型要求的同时，满足银行的安 全规范。 2. 模型部署环境的搭建：Deepseek 模型通常需要运行在高性能 的计算环境中，建议使用容器化技术（如 Docker）进行部 署，并通过 Kubernetes 实现资源的动态调度和扩展。同时， 为应对高并发场景，建议配置负载均衡器（如