uOmPvNwMsQuM 真实世界vs.虚拟/数字世界：不看表面看初衷 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 所谓“真实世界”和“虚拟/数字世界”只是初期表现形式的不同；本质差异在于“中心化”和“去中 心化”的初衷。 ① 以“中心化”为初衷的“真实世界”，以领土、政权等中心化要素为基础；而法律与市场规则的演 基础决定的。 3 实虚合作、网链融合是趋势；AI+机器人帮助形成闭环 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 ① RWA无所不包，其中法币与土地会构成最具双向影响力的两次“实虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服务商；不绑定单链、支持跨链流转，降低迁移 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 6 稳定币：机制、分类和 风险 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 数字货币的兴起是金融科技领域的里程碑事件 金融创新浪潮 数字货币的兴起是金融科技领域的一次重大

省市审计单位用户 外部中介机构用户 基础数据 总 体 框 架 P13 专题数据 监测数据 业务 审计系统业务功能 审计分析系 统 审计 建模 审计分析 模型 审计模型展示 全文 检索 报 表 搜 索 文 档 搜 索 综合 分析 审 计 问 题 分 析 审 计 整 改 分 析 审计分析 报告 分析报告模板 编制分析报告 整改跟踪系 统 整改归档 列表 撤 销 初 始 化 跟踪落实 整改报 告 修 改 整 改 报 告 新 增 整 改 报 告 整改报告审批 预警系统 管理作业系统 审计分析系统 整改跟踪系统 监测系统 审计分析模型 审计建模 全文检索 综合分析 审计分析报告 整改立项 整改通知书 整改跟踪 整改报告 整改归档 列表 审计预警 疑点库 审计标准 审计资源 审计档 案 审计知识 审计通知 审计计划 审计任务 综合查询

Roman，加粗，小五，单倍行距。 （7） 注意首页不同，不使用 Word 兼容格式，容易造成格式混乱。 （8） 全文段前段后为 0（包括所有标题）。 （9） 全文页码序号分为正文及前面两部分。 （10） 表格和插图有题注。 （11） 所有正文中涉及数字序号为（1），不是半括号 1）。 （12） 全文页眉页脚格式正确。报告完成后检查最后一页的页码，更新目录。 【说明结束】 1.1 测评目的 平台提供方提 供，主要包括两部分：一是大数据平台等级测评报告中的等级测评结论表、等 级测评结论扩展表、重大风险隐患及整改建议；二是大数据平台提供方针对这 些重大风险隐患的整改情况说明。】 【全文结束】 附录 第 50 页 共 661451 页

澜码的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）实践 用户提问 问题扩写 结束 片段召回 问题拆解 问题扩写 片段精排 片段总结 向量库 全文索引库 段落 文档 元数据 摘要 图片 数据 上传 图. RAG模块核心处理流程 RAG是一种结合了信息检索和文本生成的技术，它通过从知识库中检索相关信息来辅助大型 语言模型（LLM）生成更准确、更丰富的文本回复。RAG

流量、日志、代码等数据的预训练而成的深信服大 模 型具备了 HTTP 流量理解能力、代码理解能力、攻防对抗理解能力 和安 全常识理解能力 , 类似一个攻防专家。 大模型突出的“语言”能力，高效解析安全文本 自注意力机制的引入，大大减轻了遗忘问题并提高了上下文关联性的识别。 颜色越深说明与生成词之间的相关性越高。 具备能力 预训练 微调 DNS 隐秘隧道检测 DNS 日志 域名有效信息熵、访问行为特征

+ASR/TTS/ 话务系统） 智能客服 (+ 自有 / 生态伙伴客服工作台 ) QA 对配置 扩展问管理 渠道管理 扩展问标注训练 百度智能客服功能架 构图 智能知识库 文档上传 全文检索 IR-QA 挖掘、标注、训练 Webhook （对接业务系统） 实体 属性 推理问答 Query 标注训 练 导入 / 导出 语音 / 文字 / 电话交互 调试信息输出 对话模式选择

数据标注 数据生成 文档解析 数据管理 数据处理 上传数据 知识加工 知识挖掘 轻量版大模型训练 训练 SFT/Post Pretrain 安全干预 大模型 知识组织 全文知识 知识门户 大模型推理 （ API 调用） EB SFT 推理服务 搜索问答接口 Prompt 工程 Prompt 模板管 理 安全机制 安全干预 jazzyear.com 文档切片 分类、实体识别、翻译 实体别称补全 实体上下文推理 ③ 知识修正 知识溯源 ② 行业背景知识补全 Prompt 全文索引 文本向量化 文档解析 知识图谱增强 全文检索 文本段落 综合排序 用户问题 文本向量化 意图识别 关键词提取 向量检索 大模型调用 结果封装 候选段落 提示组装 图：基于知识图谱增强大模型的文档问答

元数据过滤（如文档类型标签、发布时间范围）和语义相似度阈值（如仅保留与 “行业轮动”“景气度预测”相关性高于 0.8 的内容）实现噪声剔除。这一过程 类似于图书馆员根据书目分类和摘要关键词筛选资料，而非逐字扫描全文。 RAG 实时更新行业数据的实现路径依赖于动态数据管道的构建。首先，系统通过 API 接口与多源数据库（如万得、彭博、行业监管平台）直连，按预设频率（如 分钟级）抓取最新指标（如行业换手率、大宗商品价格）。其次，RAG

容灾备份 融合 处理 数据 管理 数据 存储 NoSQL 与多模计算 HBase Redis GraphBase （仅拓展存量） YARN 数据安全 全文检索 ElasticSearch Solr Superior Security OBS/HDFS TXT | ORC | Parquet | CarbonData 华为云 Stack

SNMP JDBC SFTP WMI Netflow API 数据接入 流式接入 Flume 批量接入 Sqoop 流式接入 Kafka 批量接入 TransferX 数据存储 全文索引存储 ElasticSearch 图形存储 JanusGraph 数据仓库 Hive 对象存储 S3 非结构化数据 存储 HDFS 半 / 结构化存 储系统 HBase 数据计算