覆盖率 · · · · · · · · · · · · · · · 营销服务应用 营销话术优化 客服话术推荐 综合规划配置 营销素材设计 合规风控应用 智能核保 智能理赔 实时质检 评分说明 大模型名称 公司名称 百度 GPT- 3.5 GPT- 4.0 Claude 1 Claude 2 阿里巴巴 智谱华章 奇 虎 360 科 大讯飞 OpenAI 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 GPT-4 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 应用能力评测：保险风控及合规应用案例 作为一名保险理赔人员，首先需要明确的是，该客户购买的是意外险和意外医疗险，而非疾病险。因此，对于疾病造成的意外，意外险通常是不予理赔的。 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 应用能力评测：保险风控及合规应用案例 根据您提供的信息，我们可以先分析一下这个场景是否符合保险合同中的理赔条件。 首先，因疾病造成意外的情况，通

响 应用户对话 ② 工作流模 式 指定工作流响应 用户对话 文档拆分 重排序 （ rerank) ① 官方插件 文档解析 / 混元文生 图 .. 汽车 语音助手 零售 电子 说明书 金融 代理人 辅 助 ... ① 标准模式 内置 RAG 最优流 程 文档解析 多轮改写 文旅 虚拟 导游 政务 一网 通办 ② 自定义插 件 应用 场景 三方大模型 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过 SQL 检索表格信 息 腾讯云 RAG+DeepSeek ：充分考虑文、图两种模态的检索优化、能力打 磨 腾讯云 RAG+DeepSeek ： 图文并貌的产品操作说明 说明书样例 “ 制动系统怎么保养？” 开发票、挂号、预约试驾、政务服务 ... 报销、 IT 报修、预订会议室 ... 满意度分析 适合处理过程复杂且分支较多、对结果准确性要求高的业务场景

类型。对于缺失值，应根据业务需求进行补全或标记， “ 可以选择使用特定占位符（如 NULL” “ 或 N/A”）表示缺失值，或者 通过插值法补全缺失数据。 以下是一个数据格式标准化的示例： 原始数据 标准化后数据 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 1.234,56 1234 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 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。例如，利用预训练模型对数据进行初步标注，再由人工审核和 修正。这一过程不仅可以减少人力成本，还能提升标注质量。 溯。此外，标注数据的存储应遵循标准化格式，如 JSON、CSV 或 数据库表结构，便于后续处理和导入模型训练流程。 对于大规模标注任务，可以采用众包模式，但需特别注意以下 几点： - 设计清晰的任务说明和示例，确保众包人员能够准确理解 任务要求； - 设置合理的质量控制措施，如设置测试题或引入多标 注共识机制； - 建立激励机制，根据标注质量和数量给予相应奖 励。 最后，数据标注过程中应注重数据隐私和安全保护。对于涉及

在开发过程中，需采用敏捷开发方法，迭代式地进行功能模块 的设计、编码和测试，逐步完善系统功能。每个模块的开发完成 后，需进行单元测试和集成测试，确保模块之间的协同工作。此 外，还需编写详细的文档，包括功能说明、接口文档和用户手册， 以便于后续的维护和使用。 5.1 用户管理模块 用户管理模块是 DeepSeek 智能体开发中的核心组成部分，负 责处理所有与用户相关的操作和数据。该模块的主要功能包括用户 APScheduler，支持基 于时间或事件的触发机制。 在 API 接口设计方面，我们遵循 RESTful 规范，确保接口的简 洁性和一致性。每个 API 接口都经过详细的文档说明，包括请求方 法、参数说明、返回值示例等，方便前端开发者调用。为了提升 API 的性能，我们采用了缓存机制，如 Redis，减少重复数据的查 询和处理时间。 系统监控和日志管理也是后端功能实现中的重要部分。我们使 应包含 系统架构概述、接口说明、配置指南、操作流程、错误处理及常见 问题解答等核心内容。以下为具体编写要点： 1. 系统架构概述 描述系统的整体架构，包括主要组件及其相互关系。通过图表 （如 Mermaid 流程图）直观展示数据流和模块间的交互。例 如： 2. 接口说明 详细列出所有对外提供的接口，包括 API 或 SDK 的调用方 式、参数说明、返回值及示例代码。使用表格清晰呈现接口信

的成功率远超各类语言模型。2）数据库 检索问答：先建立一个 RAG 数据库，然后对智能体进行问答测试，看其能否追踪到正 确的答案。其 F1-score 越高，说明模型更稳定；Recall 体现了分类模型对样本的识别 能力。Recall 越高，说明模型对样本的识别能力越强。从数据看出纯 AutoGen 模型的表 现略高于其他组合。3）ALFWorld（Adaptive Learning Framework World）研究： ALFWorld 是专门用于研究和开发智能体的仿真环境，在其虚拟世界中，包含了各种场 景、任务和智能体需要完成的挑战。ALFWorld 实验发现 3 个智能体的成功率高于 2 个 智能体，说明随着交互的智能体变多，智能体间互相纠错的能力有所提升。但对于 AutoGen 的实验也提到多智能体可能会导致错误循环（智能体之间反馈错误但一直无法 解决），这也是降低成功率的因素之一。4）OptiGuide: 云赛智联,联 想集团,商汤-W,思维列控,锐明技术,中控技术,拉卡拉,能科科技,税友股份,星环科技-U,国能日新,海光信息,*ST 银 江,拓尔思,鼎捷软件,中科曙光,金山办公,道通科技 投资评级说明 1. 投资评级的比较和评级标准： 以报告发布后的 6 个月内的市场表现 为比较标准，报告发布日后 6 个月内 的公司股价（或行业指数）的涨跌幅 相对同期市场基准指数的涨跌幅； 2. 市场基准指数的比较标准：

或类似的工具实时监控训练损失、验证损失、准 确率等指标的变化趋势。此外，可以通过网格搜索或随机搜索的方 式对关键参数进行调优，以找到最优的参数组合。 以下是一个常用的训练参数配置表，供参考： 参数名称 建议值或范围 说明 学习率 0.001 初始学习率，可随训练衰减 优化器 Adam β1=0.9，β2=0.999 批处理大小 64 或 128 根据显存资源调整 训练轮次 50-200 根据任务复杂度调整 会，每月一次全项目组的工作汇报会。项目总负责人将根据各组的 工作进度和问题，及时调整资源分配和项目计划，确保项目按时高 质量完成。 为了明确各小组的职责和协作关系，以下是项目组织和职责的 简要说明：  技术开发组： o 系统设计与开发 o 算法模型构建 o 核心功能实现  数据管理组： o 数据收集与清洗 o 数据标注 o 数据合规性检查  质量管理组： o 系统测试 大化系统的价值和效益。 11.2 技术文档编写 技术文档编写是确保人工智能数据训练考评系统顺利实施和运 行的关键环节。首先，技术文档应包括系统架构设计、模块功能描 述、接口定义、数据流程说明以及系统配置要求等内容，确保开发 人员、运维人员以及用户能够全面了解系统的技术细节。系统架构 设计文档应详细描述各模块之间的关系，使用流程图或架构图进行 可视化展示，例如采用 mermaid 绘制系统架构图，确保各模块之

4.1 技术选型 在商务 AI 智能体的技术选型过程中，首要考虑的是支持其核 心功能的各类技术组件，包括数据处理、机器学习、自然语言处 理、系统集成及部署等。以下是对各个技术模块的详细选型说明。 1. 数据处理与存储 数据处理是商务 AI 智能体的基础，针对多源异构数据的采 集、清洗、存储和分析，选用以下技术： o 数据采集：使用 Apache Kafka 作为实时数据流处理平 Prometheus 和 Grafana 等工具实现对系统性能与健康状况的实时监控，并通过自 动化运维工具如 Ansible 实现系统的自动化部署与配置管理。以下 为系统架构的关键组件及其功能的简要说明：  数据层：分布式数据库（如 Cassandra、MongoDB）、数据湖 （如 Hadoop）  服务层：AI 模型训练引擎（如 TensorFlow、PyTorch）、 推理引擎（如 版本控制：为了确保 API 的兼容性和可维护性，建议在 API 路径中包含版本号（如/v1/resource）。在后续版本迭代中， 应尽量避免破坏性变更，并通过文档详细说明新版本的变更内 容。 5. 文档与测试：编写详细的 API 文档，包括接 ❑说明、参数说 明、请求示例、响应示例等，方便开发者快速理解和使用。同 时，应提供完善的测试用例，确保 API 的功能和性能符合预 期。 在实际开发过程中，可以采用以下步骤进行

建立审计数据 字典，包含 200+ 个标准字段定义，例如： - 字段名： transaction_amount - 类型：DECIMAL(20,2) - 约束：NOT NULL - 业务说明：含税交易金额 2. 设计事实表与维度表关联模型，关键关系如下： 事实表 关联维度表 关联键 凭证事实表 会计期间维度 fiscal_period_id 银行交易事实表 金融机构维度 bank_id BERT+BiLSTM 的复合模型，利用预训练语言模型捕捉语义特征， 双向 LSTM 处理上下文依赖关系。 模型性能优化参数对照表： | 优化维度 | 技术方案 | 审计场景 适配说明 | |—————-|———————————–| ————————————–| | 样本不均衡处理 | Focal Loss + SMOTE-ENN | 解决舞弊样本不足问题（正样本<5% 结果可视化通过交互式动态看板实现，关键特性包括： - 钻取 分析功能支持从科目余额表层级下钻至凭证级明细 - 风险热力图使 用拓扑图展示异常集群分布，节点大小代表风险值权重 - 自动生成 的可疑点说明文档包含证据链截图与法规依据（如标注「该供应商 与上市公司注册电话相同，违反上市规则第 10.2.3 条」） 数据流转通过以下 mermaid 流程实现自动化： 持续学习机制通过反馈闭环实现：审计人员对系统结论的修正

发布了智能办公应用 WPSAI，还推出了针对政务场景的大规模语言模型，能够实现公文撰写、智能润色、校对和排版等功能。 北京金山办公软件股份有限公司 法律声明 权利归属：头豹上关于页面内容的补充说明、描述，以及其中包含的头豹标识、版面设计、排版方式、文本、图片、图形等，相关知识产权归头豹所有，均受著作权法、商标法及 其它法律保护。 尊重原创：头豹上发布的内容（包括但不限于页面中呈现的数据、 行保证，并且尊重权利人的知识产权及其他合法权益。如果权利人认为头豹平台上发布者发布 的内容侵犯自身的知识产权及其他合法权益，可依法向头豹（联系邮箱：support@leadleo.com）发出书面说明，并应提供具有证明效力的证据材料。头豹在书面审核相关材料 后，有权根据《中华人民共和国侵权责任法》等法律法规删除相关内容，并依法保留相关数据。 内容使用：未经发布方及头豹事先书面许可，任何人不得

Mutual)正在利用人工智能来解释医疗证 明，并将住院时间、病史和手术程序等因素考虑在内，以决定投保人的保险 费用。这一系统有望在两年内将生产率提高 30%，并取得可观的投资回报率。 但以上示例并不是说明机器人流程自动化已经过时了。传统的自动化形式在 增强以人工智能为中心的流程方面还是能发挥作用。比如，一旦做出了智能 决策，就可以利用机器人流程自动化来执行操作。此外，它还可以节省成本， 为智能自动化的进一步发展提供资金。