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............................................................................................... 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： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政

AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升 应用层面： 从点到面规模化应用的阻 碍 360AI 企业知识库： 连接沉睡的数据孤岛 ， 通往智能应用的未来 AI 辅助源荷预测 AI 辅助智能运营 外部知识内部化 隐性知识显性化 AI For 360AI Knowledge 企业知识库 汇聚电力企业全域数据 ，打造统一 AI 工作空 间 AI 摘要 MCP 多模态知识解析 多模态数据开发与融合 360AI 企业知识库： 企业级智能体应用知识中枢 ， 专为企业打造的 AI 基础设施 全链路日志 审计 涉密数据安 全管控 知识溯源 内容安全检测 权限控制 分类分级

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.........................................

.... 1 3.1 智能客服系统 intelligent customer service system .................................. 1 3.2 知识库 knowledge library ......................................................... 1 3.3 知识点 knowledge ... 4 6.3.4 意图识别 ...................................................................... 4 6.3.5 知识库 ........................................................................ 4 6.3.6 客服算法 ........... ... 8 9 知识库要求 .......................................................................... 8 9.1 通用要求 .......................................................................... 9 9.2 知识库架构要求 ......

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 大数据分析 视频 语音 AR/VR 图像 认知层 算法层 大数据 云 感知层 平台层 万亿级搜索数据 百亿级定位数据 存储 B C 网络 数据 知识管理 智能知识库及运营平台 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 营销环节 大数据用户画像 精准低成本获客 全方位、全过程的 AI 产品及解决方案 智能语音客服 智能电销 智能知识库 在线客服 客服助理 百度智能客服产品 & 解决方案全景图 列表、树型结构、账号管理、权限管理、富文本编辑等基础前端库

问题解决型机器人，存在的目的是为了帮用户解决具体问题， 例如：售前咨询、售后报修、订机票、酒店、餐厅座位等等 需要提供给用户自己都不知道的信息 -- 知识库 1. 理解用户问题，知道用户在问什么 2. 将用户的问题转化为对知识库的查询 问题理解 查询知识库 构建知识库查询 多轮对话的上下文管理 提问：今天北京多少度啊？ 回答： 35 度 提问：有雾霾吗？ （北京有雾霾吗？） 回答：空气质量优。 回答：空气质量也是优。 结合上下文 聊天机器人解决方案 自然语言处理、文本挖掘、知识图谱 知识库中存储的是一对对的“问题 - 答案”对（ QA Pair ）。这些 Pair 可以是 人工构建的，源于客户系统或者旧有知识库的，也可以是从互联网上爬取下 来的。当用户输入问题后，将其和知识库现有的标准问题进行一一比对，寻 找与用户问题最相近的标准问题，然后将该问题组对的答案返回给用户。 个多了一个否定词） “ 关键词” 解决方案二 知识库中存储的不是问题 - 答案对，而仅存储答案（文档）。 当接收到用户问题后，直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对，找到在 内容上关联最紧密的那篇，作为答案返回给用户。 用户问题 -> 答案 解决方案三 从用户的问题当中识别出用户的意图，并抽取这个意图针对的实体。 相应的，知识库内存储的知识，除了包含知识内容本身之外，还应该在结构

AI 算法 规则库 标准规范库 调查监测库 确权登记库 审批库 存储资源 网络资源 一张规划蓝图 大模型 …… · 知识库 利用库 规划库 安全资源 AI 算力资源 公共 应用 业务 模块 统一 平 台 基础 设施 统一业务门户 统 一 AI 应 用 系统架构师 智能体合规审查专员 智能体开发工程师 知识库构建工程师 数据应用所 Al 技术应用与推广，业务条线需求 的挖掘和实现 业务应用工程师 Al 产品市场推广专员 数据档案所 基础保障所 智能体功能测试与数据提供 构建 AI 基础设施，为应用提供算 力、数据和平台支撑 智能窗口运维专员 Al 平台工程师 知识库管理工程师 Al 安全工程师 1.2 工作基础 模型构建平台，统一知识库、智能 体标准，支撑未来各项 MaaS 服务 口 构建行业知识库：有序组织各类文 本知识库和带标注等空间知识库构 建。 口 启动行业工具 库 ：以“模型中台” 概 念，构建统一各类工具标准，支 撑智能体搭建 口 部省市多部门协同，与部、省、 市对接，争取部试点，学习各级 先进经验。沿用后土模型架构、 探索知识库对接、智能体分发汇

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 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 记录单个管理员行为记录 、按应用查询 、按 时 间范围查询 、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 权限灵活配置 基于知识下发学习任务 获取学习数据的洞察 员工可创建个人知识库 工作知识经验沉淀 数据资产归公司管理 边看边提问 分步骤展示 AI 助手回答思考过程 支持原文跳转， 对比学习 5 4 DeepSeek- 阅读理解 & 答案生 成 • OCR 解析大模型准确率提升 25% 4 • 深入上百个客户的应用场景， 亿级行业数据针对性训练

1 9 · 上 海 站 技术架构 采集 决策 处理 agent jdos api zabbix api 通知 自动处理 人工处理 规则管理 规则匹配 回溯分析 预设规则 知识库 深度学习 决策树 异常反馈 …… 分析 使用率统计 预处理 过滤 实时告警 阈值判断 历史数据 业务分析 根因分析 趋势分析 故障预测 数据挖掘 大数据分析 dbs api 历史查询 日志分析 历史查询 历史查询 查询服务 历史查询 历史查询 配置接口 历史查询 历史查询 趋势分析 consumer consumer 可水平扩展的consumer cluster 知识库 监控数据 告警分析 Trap reciever 通知模块 consumer 底层监控架构 短信 mail callback logstash agent logstash agent P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 智能知识库  与工单系统联动，自动收录咨询的问题及解决方案 同步日常咨询的运维问题作为基础数据，解决了知识库的数据来源问题  基于火眼监控平台积累的监控故障数据并进行机器学习分析 大量有价值的监控及告警数据可以作为机器学习分析的数据样本，以此保证知识库平台 自动更新迭代，避免可人工维护费时费力且数据容易过时的问题 

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 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 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 • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义 词 扩展等操作 • 返回知识库中若干个相关性最高的问题 对 应的知识点 • 排序 • 通过一个语义匹配模型计算用户问题和 检 索返回问题的语义相似度，选择语义 相似 度最高的问题对应的知识点 基于检索和排序的问答系统 排序 知识库 检索 检 索结果