行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 事件不断发生、发展的态势，针对具体问题情境作 出决策时，系统通常以数据统计分析、智能计算模 型算法等形式提供辅助决策功能，对于决策者来说， 这些远不足以应对其可能面临的复杂多变灾难环境 下的决策需求，即解决复杂问题的能力。 从决策问题的本质来分，常规决策面临的是问 题空间明确的结构化问题，临机决策则是模糊不清 的非结构化（或半结构化）问题 [20]。如图 3所示，问题 空间明确的常规决策是理性分析的过程，即：分析评 空间明确的常规决策是理性分析的过程，即：分析评 估备选方案并确定最优方案。系统可以提供更精确 的数据、更优化的数据处理流程、更智能的模型和 算法等方式，来辅助最优方案选择。当问题空间不 明确，则只能依靠决策者直觉判断进行临机决策。 图3 决策分析的两条路径 Fig. 3 Two approaches to decision-making analysis 2.2 知识管理缺陷 目前的知识库中所存储和管理的应急知识仅限 于

智能营销 . 智能推荐 . 智能下单 1 、自然对话是唯 一的交互方式 . 车载 . 智能音箱 . 可穿戴设备 适合智能对话系统的场景 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 答。 问答机器人将用户的问题匹配 到知识库中最相近的知识点上， 用该知识点的答案回答用户。 如何成为会员 • 怎么注册会员 • 我想成为会员 • 会员怎么申请 会员有什么权益 • 会员有特权吗 会员有特权吗 • 会员能干什么 • 会员有啥好处 怎么查询积分 • 我有多少积分 • 如何查看积分 • 哪里能查积分 问答机器人 机器人回答 命中知识点“如何查询积分” 用户问题 怎么看还剩多少积分 • 基本思路 • 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

版本管理.........................................................................................116 12.4 问题跟踪.........................................................................................118 13. 方案。当前，许多领先的银行已经在探索大模型的应用场景，例如 智能客服、自动化文档处理、风险预测和个性化推荐等。然而，大 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 领域，现有模型在复杂金融场景中的预测精度有待提升； - 运营优 化方面，自动化处理能力不足，导致人力成本居高不下。 针对这些问题，Deepseek 大模型的部署将能够显著提升银行 的智能化水平，具体体现在以下几个方面：

键。 在实际操作中，知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储和检索等多个环节，每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如，数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题，数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案，直接影 响到最终模型训练的成果。 为了应对上述挑战，本项目旨在设计一套全面的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，具体包括以下核心内容：  数据 训练、调优和验证，选择合适的模型架构和超参数，确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 模型训练师：负责模型的训练、调优和验证，选择合适的 模型架构和超参数，确保模型在性能、准确性和泛化能力上达 到最优。  质量保证专家：负责质量监控和测试，制定测试计划，执行测 试用例，及时发现并解决潜在问题。  产品经理：负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为 技术实现方案，确保项目输出的成果能够满足业务需求。 通过明确的分工和高效的协作，项目团队将确保数据处理和 AI 模型训练各个环

系统整体测试....................................................................................99 10.3 问题修复与优化..............................................................................101 10.4 集成文档编写 .......................................................................................129 13.3 验收问题整改..................................................................................131 13.4 验收文档编写 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 康，智能体凭借其自主决策、学习和适应能力，正在改变传统行业 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 性高、开发周期长、跨领域适应性差等问题。为了应对这些挑 战，DeepSeek 智能体开发通用方案应运而生。该方案旨在为企业 提供一套标准化、模块化的智能体开发框架，帮助开发者快速构建 高效、可靠且可扩展的智能体系统。 当前市场上，智能体开发的主要痛点包括：

.........................................................................................100 12.3 问题处理与优化.............................................................................................. 智能决策支持：利用机器学习和大数据分析技术，从海量数 据中提取有价值的商业洞察，协助管理层制定更科学的战略决 策。  智能客服系统：部署基于自然语言处理（NLP）的智能客服， 支持多渠道、多语言的即时响应，解决客户问题并收集反馈， 进一步提升服务质量。  个性化推荐与营销：通过用户行为分析和预测模型，为不同 客户群体提供定制化的产品推荐和营销方案，提高转化率和客 户粘性。 本方案的实施范围将根据企业的实际需求和技术基础分阶段推 续部署（CI/CD）的实践，以便于快速发现并修复问题，减少生产 环境中的错误率。 在智能体的训练和优化方面，我们采用了深度学习与强化学习 相结合的方法。通过深度学习，智能体能够从大量数据中学习复杂 的模式和知识；而强化学习则使智能体能够在不断与环境的交互中 优化其决策策略。例如，在客户服务场景中，智能体通过分析历史 对话数据学习如何更有效地解决客户问题，并在此基础上不断优化 其响应策略。

以AlphaGeometry项目为例，该项目通过生成高达一亿个精准合成的数据点，为解决 复杂几何问题提供了强大的数据支撑，展现了合成数据在特定领域应用的巨大潜力。 DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 力上，更是展现出卓越的成效。 集，为数据的安全共享与高效利用提供了保障。 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态 �� 然而，值得注意的是，尽管合成数据展现出巨大的应用潜力与优势，但其发展与应用 仍面临着一系列挑战。其中，确保合成数据的真实性与保真度是首要问题，因为基于虚假 或带有偏见的合成数据训练的模型，在真实世界场景中的表现将大打折扣。此外，合成数 据的设计与验证环节也需高度重视，以避免因设计不当或验证不足而放大原有偏见或引 入新的偏见，从而影 ct千万级指令微调数据集， 强化了预训练模型的基础能力与对话交互能力。 与开源文本数据集比较，当前开源多模态数据集面临着规模小、多样性匮乏及来源单 一（主要集中于HTML文档）等显著局限，这些问题制约了开源多模态大模型的发展步伐， 拉大了其与闭源多模态大模型之间的性能差距。为填补这一空白，今年7月，由华盛顿大学、 Salesforce Research、斯坦福大学等机构组成的联合研究团队成功构建了MINT-1T⸺一

随着人工智能技术的快速发展，数据训练已成为 AI 模型开发 的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 持。 为应对这些挑战，项目团队将采取分阶段实施的策略，以确保 每个阶段的成果都能得到充分的测试与优化。同时，将建立一个跨 部门的项目管理委员会，负责监督项目进展、协调资源以及解决跨 部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 时按质完成。 2. 系统需求分析 在人工智能数据训练考评系统的建设过程中，需求分析是系统 设计的基础和关键。首先，系统需要支持多维度数据采集与处理功 括原始数据、预处理数据和训练数据集，确保数据的可追溯性和版 本控制。 在数据预处理方面，系统应集成常用的数据清洗、去重、归一 化、特征提取等功能，支持用户自定义数据处理流程。数据清洗模 块应能够自动识别并处理缺失值、异常值等问题，确保数据质量。 同时，系统应提供可视化的数据预处理工具，方便用户直观地查看 和处理数据。 此外，数据安全管理是数据管理需求中的重要环节。系统需实 现数据的访问控制、加密存储和传输等功能，确保数据的机密性和

生成式 AI 自动生成开放的文本、图像、音频、视频等内容 短视频片段 广告视频 多模态生成 相对通用的人工智能 一个大模型解决多个问题 自适应地应对复杂外界环境的挑战 专用人工智能 一事一模型，每个模型完成特定智能任务 解决特定的智能问题 里程碑： ChatGPT 的成 功 AI 1.0 时代 AI 2.0 时代 图像分类 文本分类 信用评估 房价预测 销量预测 客户分群 体现在简单数值比较错误、 多步推理能力弱、推理不一致等 早期大模型在推理能力上存在明显短板 9.11>9.9? 简单数值比较错误 多步推理错 误 事实性幻觉问题 大语言模型易产生幻觉 ，在数学推理方面表现在推理能力严重不足， 体现在简单数值比较错误、 多步推理能力弱、推理不一致等 早期大模型在推理能力上存在明显短板 无法在复杂的思维链中保持一致性 • 开源大模型 DeepSeek-R1 在 MATH 基准上达到 87.2% 的准确率 横空出世： OpenAI o1/o3 、 DeepSeek- R1 等 o1 在数学和代码问题上的水平大幅提升 ，超越人类专 家 开源大模型 DeepSeek R1 匹敌 OpenAI o1 DeepSeek 的 “ aha moment” 这种深度推理能力是如何实现的？是单纯的规模扩展结果，还是有其他关键因素？

1 数据隐私保护.............................................................................72 5.2.2 医疗责任问题.............................................................................74 5.3 经济可行性......... 7.1.1 模型性能不达标.......................................................................109 7.1.2 系统集成问题...........................................................................111 7.2 法律风险........... 合规性检查...............................................................................116 7.2.2 用户授权问题...........................................................................117 7.3 操作风险...........