deepseek 模型 电子政务知识库建设方案 目 录 1. 项目背景与目标....................................................................................................3 2. 需求分析与规划........................................... deepseek 模型接入方案................................................................................29 4. 知识库构建方案.............................................................................................. 政务数据资源的 日益丰富和复杂化，如何在海量信息中快速、准确地获取所需知识， 成为当前电子政务系统面临的一大挑战。传统的政务知识库建设往 往受限于信息处理能力和资源整合效率，难以满足日益增长的知识 需求。为了解决这一问题，本项目旨在引入先进的深度学习和知识 图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破：

进展正深刻地影响着机器系统智能化的轨迹，标志 着进入一个新的人工智能时代。从 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） Applications 正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系 统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑

网络安全等级保护 2.0 基础知识培训课件 网络安全形势及政策解析 • 抽样监测发现，境外有近 4.7 万个 IP 地址作为木马或僵尸网络控制服务器参与控制我国境内主机，其控制 的境内主机数量已由近 500 万增加至近 890 万，呈现大规模化趋势。其中位于日本（ 22.8% ）、美国 （ 20.4% ）和韩国（ 7.1% ）的控制服务器 IP 数量居前三位。 • 在网站安全方面，境外黑客对境内

项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. 13 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集 .........................................84 4. 知识库与 AI 模型集成.................................................................................86 4.1 知识库与模型接口设计.........................................

• 客户信息安全问题 • 传统在线客服拟人度低 ，客户体验 差 • 缺乏主动、个性化客户管理 传统金融客服中心运营模式面临诸多 挑战 • 业务迭代快 ，知识更新难 • 专业性语料库搭建难度大 • 知识管理落后 ，缺少定制化服 务 1. 管理效率 2. 业 务 推 进 3. 技 术 应 用 • 软硬件部署版本老 化 • 业务支撑瓶颈明显 • 持续运营挑战多 (CEO&CHO) • 营销获客、培训、电话销售、客服、质检各个环节过于依赖人，成本居高不下 • 对一线坐席管理滞后，颗粒度粗，管理效率亟待提升 知识及业务管理（客服主管 &CTO ） • 知识更新频繁，多渠道知识维护难，现有平台易用性较差，需要大量人力维护 • 企业不了解具体客户 ，无法精准 判断客户价值 • 客户营销手段颗粒度粗 • 252 亿 84 亿 54 亿 AI 为客户服务行业带来更多可能性 • 全面捕捉客户数据 • 行业知识库系统的整合建立 • 提供客户信息安全保护 • 快速迭代技术 + 快速迭代业 务 • 自助化工具提高运营管理效 率 • 多渠道打通 • 客户全生命周期洞察 • 全面数据获取与分析，完善

评价方式匮乏。 • 各部门业务知识独立管理， 存 放 形式各异， 没有统一的标准。 • 知识更新不及时， 知识缺少全 周 期管理。 • 传统搜索无法完整找到多格式 的 知识， 找知识效率低。 会前知识检索 会中随时提问 会后智能回顾 培训计划制定 AI 教学、 出题 AI 学习、智能陪练 搭建专属的行业知识库 支持多格式内容的识别、解析、问答 生成专业报告 生成专业报告 AI 办公｜ DeepSeek & 腾 讯知识库 + 培训 + 视频会议三大 AI 办公应用 场景 人才培养 企业级知识底座 远程沟通 3 内容操作防泄漏 分享 、复制 、打印 、截屏提醒 、下载权限 内容显示防泄漏 页面水印 、成员信息展示 、搜索热榜管理 自定义敏感词 可设置敏感词库， 对平台内容进行脱敏处理 自选审查级别 敏感内容隐藏 、敏感内容 / 所有内容先审后 、按操作终端查询 知识底座｜企业级知识库， 不止是 ima 内容防泄漏 内容安全审查 敏感操作记录 权限设置 + 安全管理 + 私有化部署构建安全可控的本地 AI 知 识库 企业级 、部门级 、团队级知识库 细化到人的权限管理 合规和内容防泄露 4 知识底座｜员工个人知识库 知识创作 +AI 问答 + 团队分享帮助员工沉淀工作经 验 权限灵活配置 基于知识下发学习任务

了集数据、计算和应用 于 一体的空天信息服务体系。携手蓝凌开启知识管理项目平台建设，深入融入业务与 AI 技术，搭建知识仓库、 A I 研发助手 、星图百科等，构 建 BOM 图谱，实现对知识从沉淀到共享、查找、复用、创新全周期管理，提升知识利用效率，全面提升企业核心竞争力，有效支撑集团战略落 地。 SRM 数据 & 知识 能力 BOM BI 能力 BOM 使用频率 各赛道 、供应商涉及金额 能力 bom 应用 能力 bom 图谱 PBS 拆解 能力 BOM 全生命周期管理 产品知识库 行业知识库 项目资产库 A I 产品助手 A I 运维助手 能力 bom 管理 测试过程中涉及众多相关领域的专业知识、流程规范、规章制度等，经 过多年发展，公司依靠自主核心技术，构建了多元化产品体系 ，实现 了 面向民航空中交通管理、城市道路交通管理、城市治理等多个细分 领域 的应用与产业化落地，具备解决复杂需求和应用场景的整体方案 设计能 力，具备定制化的产品研制开发能力，拥有丰富的成功市场实践 与案例。 携手蓝凌软件构建统一知识管理平台，让公司技术经验、研发知识、案

度情境感知能力 需具备对企业内部环境的深度情境 感知能力，包括理解组织架构、员 工角色、权限级别、业务流程及专 消费级 AI Agent vs 企业级 AI Agent 的部分特征比 较 具备通用世界知识，但缺乏对特定 组织内部情境的理解 通常利用用户数据改进通用模型， 数据治理标准相对宽松 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 数据处理与隐私 情境感知能力 核心设计目标 www 时所遵循的标准化交互规则。 Agent 协议可以追溯到 1993 年的基于消息的通信协议—— KQML （ Knowledge Query and Manipulation Language ，知识查询和处理语 言）是一种基于消息的通信协议，同时本身也是一种独立的信息交换和协议语言。自此， Agent 协议经历了符号和 SOA 基础阶段（ 1993- 2006 年）、检索和模型化行动阶段（ 2020-2023 、情境化地生成高质 量 内容 ，从个性化营销文案到严谨的技术文档 ，赋 能每 一次精准沟通。 内容生成：企业创造力的放大器 自动化：企业执行力的倍增器 其核心在于大型语言模型（ LLM ）强大 的 知识整合与文本生成能力 ，使其能深 度理 交互范式：企业软件的遥控器 数据分析：智能决策的参谋部 超越传统 RPA ，通过理解、规划与自主执行，端到 端 打通跨系统业务流程，将人力从海量重复性工作

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 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指标 任务型对话 闲聊 问答型对话 帮我订张机票 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 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 • 会员能干什么 • 会员有啥好处 怎么查询积分 • 我有多少积分 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 • 神经网络模型 • LSTM

劳动贡献、价值创造中 逐渐与人比肩甚至超越人类，AI和人类共同成为社会贡献主体。 在中观层面上，AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有 的教育框架，教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍？师-生-机三位一体的教育形态意 义几何？以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级？大规模的个性化教学是否真的有可能实 现？AI与人类是否会在社会和教育资源上 AIGC+教育的瞩目，体现在资本投融资、各国政策监管、学术研究等多个方面。澳大利亚经历的 观望—禁止—反思—放开的挣扎历程，代表了全球的态度变迁，即不断与时俱进、同时守正创新。 AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架。 在教学主体方面，AIGC带来人机协同教学和师资强化的期待，也引发AI挑战教师主体地位的思考； 在教学载体方面，AIGC有望 经济论坛《未来就业报告2023》 ，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。 AI成为基础设施，基础工作被替代 AI大模型具备认知、分析、推理能力，冲击替代的对象涉及部分专业化岗位： 需要一定知识储 备的辅助性工作： 法律案件整理等 精度及标准化要求不 高的图文工作：如海 报设计、物料生成 专业性较高，但模型 化程度也较高的工作： 如医疗诊断辅助等 不同于自动化浪潮下，机器