框架与库选择......................................................................................25 3.3 数据库选型..........................................................................................27 3.4 ....................................52 6. 数据库设计.................................................................................................55 6.1 数据库模型设计........................................ 检 索与分析能力。该项目覆盖的主要范围包括以下几个方面： 首先，系统将涵盖数据处理与存储模块，支持多种数据源的接 入与预处理，确保数据的高效存储与管理。具体而言，系统将支持 结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如 JSON、XML）以及 非结构化数据（如文本、图像、视频）的处理。数据处理模块将实 现数据清洗、去重、分类和索引化等功能，并为后续的智能分析提 供高质量的输入数据。 其

下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 �� 对算力密度的极致追求：企业希望利用有限的物理空间输出更强大的算力。这一方面体现在 一些高端的云服务实例可以提供数百、数千甚至数万数量级的CPU、GPU核服务能力；另一 方面，为满足大数据、数据库、3D视频处理在内的一些单核敏感型业务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和

部分，各层之 间通过标准化的接口进行通信和交互。 数据层负责存储和管理所有与业务相关的数据，包括结构化数 据（如客户信息、交易记录）和非结构化数据（如文本、图像、语 音）。数据层采用分布式数据库系统（如 Hadoop、Cassandra）以提高数据存储和处理能力，同时通过数 据湖（Data Lake）技术实现多源数据的集成与管理。为确保数据 安全性，数据层实施严格的访问控制机制和数据加密策略。 o 数据清洗：采用 Python 中的 Pandas 库和 PySpark 进 行数据预处理，确保数据质量和一致性。 o 数据存储：对于结构化数据，选用 PostgreSQL 作为关 系型数据库，支持复杂查询和事务处理；对于非结构化 数据，采用 Elasticsearch 实现高效的全文检索能力。此 外，使用 Amazon S3 或阿里云 OSS 作为海量数据的存 储解决方案。 2 系统架构设计是商务 AI 智能体应用服务方案的核心部分，旨 在确保系统的高效性、可扩展性和稳定性。系统采用分层架构，主 要包括数据层、服务层、接口层和用户层。数据层负责数据的存储 与管理，采用分布式数据库系统，支持结构化与非结构化数据的存 储，确保数据的可靠性与高效访问。服务层是系统的核心处理单 元，包含 AI 模型训练与推理引擎，利用机器学习与深度学习算 法，提供智能决策支持、客户行为分析、自动化任务处理等功能。

数据存储与管理..................................................................................42 2.4.1 数据库选择.................................................................................43 2.4.2 数据备份策略 知识库数据处理方案 知识库数据处理方案的核心在于确保数据的准确性、一致性和 可用性，以支持后续的 AI 大模型训练。首先，数据来源的多样性 是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 据集、行业报告、学术文献、企业数据库以及网络爬虫获取的公开 信息。公开数据集可从 Kaggle、UCI Machine Learning Repository 等平台获取，确保数据的权威性和广泛性。行业报告和 学术文献可通过与行业协会、研究机构合作或订阅相关数据库（如 CNKI、IEEE Xplore）来采集，以获取高质量的领域专业知识。企 业数据库则包括内部业务数据、用户行为数据等，需通过数据脱敏

AccessKey/SecretKey • 数据库用户名/密码 • AppKey，Token • 其他业务特定的敏感信息 敏感配置强化加密存储 敏感配置强化加密存储 敏感配置强化加密存储 Nacos 控制台 maintainer-client 默认鉴权 浏览器 独立域名https TLS TLS • 数据源配置统一托管 账号密码，数据库地址，连接池大小，超时 参数 帐密全托管 数据库账号全托管，无需人工介入 • 运行时无损轮转 存量连接优雅切换，异常保护 • 0代码改造 配置化接入 Spring应用 spring alibaba nacos config nacos-client Nacos Server 5.加载&监听加密配置 Druid Connection 数据库 KMS MSE 账号密码托管 6.初始化 11.刷新 4.查询配置 10.变更回调 2.发布加密配置 9.更新加密配置 基于Nacos内核安全零信任架构，结合KMS实现的数据库帐密轮转解决方案 Nacos3.0 应用安全：数据库账号密码轮转解决方案 Part 3 Nacos 3.0 AI Registry 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 构建AI

。 2.1.1 数据管理需求 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，数据管理是核心 功能之一，直接影响系统的运行效率和数据质量。首先，系统需具 备高效的数据采集能力，能够从多种数据源（如数据库、API 接 口、文件系统等）实时或批量导入数据。数据采集过程中应支持多 种格式（如 JSON、CSV、Excel 等）的解析，并能够自动识别和转 换数据类型，确保数据的完整性和一致性。 其 1000 个并发用户，数据处理速度应达到 每分钟 1000 条记录的吞吐量。响应时间方面，普通查询操作应在 2 秒内完成，复杂分析任务不超过 10 秒。为达成这一目标，需采 用高性能存储设备和优化的数据库查询算法。 安全性是系统设计的核心考量之一。系统需具备多层次的安全 防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用 SHA-256 加密存储，敏感数据在 此外，系统应支持插件机制，允许用户根据实际需求开发和加载自 定义功能模块，从而在不改变系统核心架构的前提下，灵活扩展系 统功能。 在数据存储方面，系统应采用可扩展的数据库设计，支持数据 量的动态增长。例如，可以结合关系型数据库（如 MySQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB）的优势，根据数据类型和访问频 率选择合适的存储方案。同时，系统应支持数据分片和负载均衡技 术，确保在大规模数据处理场景下依然保持高效的性能。

后端设计.....................................................................................44 3.1.3 数据库设计.................................................................................45 3.2 功能模块.... RabbitMQ 或 Kafka）处理异步 任务，提高系统吞吐量和响应速度。 数据层负责数据的存储及管理，确保数据的安全性和可扩展 性。这里主要包括：  数据库：使用关系型数据库（如 MySQL）存储用户信息及模 型元数据，使用非关系型数据库（如 MongoDB）存储大数据 集和训练数据。  文件存储：基于云存储方案（如 AWS S3 或阿里云 OSS）管理 模型文件和用户上传的数据。 能够实现服务的快速部署和弹性扩展。每个微服务都运行在独立的 容器中，便于管理和监控，同时可以根据需求动态调整资源分配。 在数据存储方面，选择合适的数据库类型至关重要。对于结构 化数据，可以采用关系型数据库（如 PostgreSQL 或 MySQL）； 对于非结构化或半结构化数据，建议使用 NoSQL 数据库（如 MongoDB 或 Cassandra）。此外，对于大规模的模型训练数据， 可以利用分布式文件系统（如 Hadoop

度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 （IFRS）、美国通用会计准则（GAAP）等超过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 2-3 倍。 3. 技术方案设计 在技术方案设计中，我们采用模块化架构实现审计智能体的构 建，核心分为数据层、模型层、应用层三层结构。数据层通过 ETL 管道对接企业 ERP、财务系统、合同数据库等多源异构数据，采用 动态字段映射技术解决审计场景下数据标准不统一的问题。例如， 针对不同客户使用的 ERP 系统差异，我们预设了 SAP、Oracle、用 友等系统的数据适配器，支持自动转换科目编码和凭证格式。

分考虑高可用性、安全性、可扩展性和性能优化。架构整体采用模 块化设计，分为数据层、模型层、服务层和应用层，各层之间通过 标准化接口进行通信，确保系统的灵活性和可维护性。 数据层作为系统的核心，负责数据的存储与管理。采用分布式 数据库（如 HBase 或 Cassandra）存储海量结构化和非结构化数 据，确保高并发下的数据一致性。同时，利用数据湖技术整合多源 数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等，为模型训练提供丰 富 中，利用 大模型进行欺诈检测和信用评分。应用层还需与银行现有系统（如 CRM、核心银行系统）无缝集成，确保业务流程的连贯性。 以下是系统架构中各层的功能与技术要求总结： - 数据层：分布式数据库、数据湖技术、数据清洗与标准化。 - 模型层：分布式训练框架、模型压缩、在线学习、模型解释性工 具。 - 服务层：微服务架构、API 网关、负载均衡、容灾备份、安全控 制。 - 应用层：智 综合考虑系统的稳定性、扩展性和安全性。总体架构采用分层设 计，主要包括数据层、模型层、服务层和应用层。数据层负责存储 和处理银行系统中的各类数据，包括客户信息、交易记录、风险数 据等，采用分布式数据库和云存储技术，确保数据的高可用性和高 效访问。模型层是核心部分，部署了 Deepseek 大模型，通过大规 模预训练和微调，实现对银行业务的智能化处理，如风险评估、客 户行为分析、智能客服等。服务层提供

74 5.2.1 服务器配置与选择......................................................................77 5.2.2 数据库与存储方案......................................................................78 6. 应用案例分析........... 获取站点与车辆历史数据的渠道多样，主要包括：  城市轨道交通运营公司自有系统：例如，运营公司通常会建立 中央控制系统和调度系统，这些系统能够记录所有的车辆运行 数据和站点信息，具备较为完善的数据库。  政府交通部门的数据共享平台：相关政府部门通常会对城市交 通数据进行整合，提供开放数据平台以便于研究与分析，这些 数据也可用于站点与车辆的历史分析。  实时监测设备：通过在轨道交通车辆与站点安装传感器，实时 块，包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练、决策输出 以及反馈机制。 数据采集模块负责收集轨道交通系统内外的各种信息，包括但 不限于列车运行数据、客流量、天气状况、设备状态等。这些数据 来源于传感器、监控系统以及历史数据库，并需保证数据的时效性 和准确性。 数据预处理模块则对收集到的原始数据进行清洗和标准化处 理。该步骤包括去除异常值、填充缺失值，以及对不同来源的数据 进行统一格式处理，以保证后续分析的有效性。