打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上，实现全过程流程，数 字化管理，得到湖南省烟草专卖局的认可， 计划 2022 年由市推广到省级应用。 浓香红平台 党建 + 水务大脑平台 泉州水务集团”党建 + 水务大脑平台”，包含“智 慧党建平台”、“纪检平台”、“党建引领廉洁从

员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 决策指挥层的辅助决策功能相对比较薄弱，尤 其是在重大及以上级别的突发事件非常态业务的临 基于大语言模型的应急知识管理模式 应急管理知识是一个更广阔的、跨学科的社会和 经济情境中创造出来的，涉及到自然灾害、事故灾 难、公共卫生、社会安全等多个领域，覆盖了从突发 事件预防、准备、响应到恢复的全过程[24]，既包括能 明码表示的显性知识，还包括隐性知识，也称默会知 识，例如，应急管理人员的个人经验、技能等长期实 践经验中积累的、难以明确表达的知识，这些知识可 能表现为对特定事件的常识性理解、对不同灾害类型 概念模型如图5所示，由以下4个部分组成：应急知识 库系统，感知系统，思维系统和人机交互系统。知识 流将这4个部分有机整合在一起，形成智慧应急的内 核，支撑包括监测预警、社会动员、监管执法、救援 处置、决策指挥等应急管理全过程业务系统。 图5 基于大语言模型应急大脑概念模型 Fig. 5 The conceptual model of An EM brain based on large ltanguage models

于预训练模型的半自动标注系统。这类工具能够预先生成标注结 果，标注员仅需对其进行修正，从而大幅减少工作量。同时，标注 工具应支持多人协作与版本管理，确保标注过程的透明性与可追溯 性。 质量控制环节应贯穿标注全过程，具体包括以下几个步骤： 1. 标注前培训：对标注员进行系统培训，确保其理解标注任务与 技术规范，并通过测试考核方可上岗。 2. 标注中抽查：在标注过程中，由质检团队随机抽取部分数据进 行复 文档应包含请求方法（GET、POST 等）、URL 路径、参数说明、响应格式等，并可通过 Swagger 等 工具生成在线文档，方便查阅和测试。 数据流程文档应详细描述数据的采集、清洗、存储、训练和评 估的全过程，包括数据来源、数据格式、数据流转路径以及关键处 理步骤。为便于理解，可以使用流程图或数据流图展示数据在不同 模块间的流动和处理逻辑。例如，采用 mermaid 绘制数据流图， 清晰展示数据从采集到最终评估的全流程。

通过构建以上功能模块，人工智能行业的大模型 SaaS 平台能 够有效地支持用户在模型开发、训练和部署过程中的各类需求，为 用户提供灵活、高效的服务。用户将能够在一个统一的平台上完成 从数据处理到模型推理的全过程，增强了整体效率和用户体验。 3.2.1 模型训练模块 模型训练模块是人工智能行业大模型 SaaS 平台的核心组成部 分，旨在为用户提供高效、灵活的模型开发和训练环境。该模块不 仅支持多种类 Processing Units (TPUs)而闻 名，这些硬件专门为机器学习任务设计，可大幅提高深度学习的训 练速度。GCP 的 AI Platform 提供了一站式解决方案，支持从数据 准备到模型部署的全过程。而 BigQuery 则是一个高效的大数据分 析平台，可以用于快速处理和分析大规模的数据集，为模型训练提 供有力的数据支持。 Microsoft Azure 提供了 Azure Machine

可维护性。 4.3 数据流与处理流程 在商务 AI 智能体应用服务方案中，数据流与处理流程的设计 是确保系统高效、稳定运行的关键。数据流的设计需要从数据的采 集、传输、存储、处理到输出的全过程进行详细规划，以确保数据 的完整性、安全性和实时性。 首先，数据的采集主要通过多种方式进行，包括但不限于 API 接口、数据库同步、文件上传和实时流数据采集。这些数据源可能 来自企业内部系统

详细审核：针对识别出的异常，模型进行深入分析，提出修正 建议。  生成报告：模型生成预算审核报告，包含审核结果、修正建议 及最终预算方案。 此外，DeepSeek-R1 还可以通过可视化界面展示预算编制与 审核的全过程，用户可以通过交互式图表和数据分析工具，深入了 解预算的每一个细节。例如，以下表格展示了一个项目预算的详细 审核结果： 项目名称 工程量 单价(元) 总价(元) 审核结果 修正建议 混凝土浇筑

显示前五大供应商近三年交易趋势 等复杂需求。对话系统内置 审计术语知识库，理解准确率达 91%，并能自动记录问答轨迹形成 审计证据链。典型交互流程为：语义解析→数据定位→可视化渲染 →解释生成，全过程响应时间<3 秒。 所有模块均配备审计轨迹记录功能，任何系统自动执行的操作 都会生成带时间戳的日志，符合 ISO 27001 安全标准。模块间采用 微服务架构，可根据会计师事务所具体需求进行灵活组合，例如对

题解决进度。针对关键任务，将设置缓冲时间以应对可能的延误。 同时，项目预算将严格按照预定的成本基线进行控制，通过成本绩 效指数（CPI）和进度绩效指数（SPI）监控项目财务状况，确保成 本不超支。 质量管理将贯穿项目全过程，从需求分析、模型开发到系统部 署，每个阶段都将设置明确的质量标准和质量检查点。例如，模型 开发阶段将引入代码审查和单元测试，部署阶段将进行系统集成测 试和用户验收测试。质量控制结果将以报告形式定期提交给项目管