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............................. 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... 外部数据来源.............................................................................21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理................

...................................................................................... 7 3.1 基础设施类服务 ................................................................................................. .. 11 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 ............................................. 13 3.2 模型支持和行业应用类服务 ......................................................................................... 15 3.2 ............................................................................ 13 图 8 RAG+Agent 工具链及 AI 计算使能方案和价值 ........................................................ 16 图 9 利川模式-文旅城市智慧转型标杆 .....

代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 相较于其他通用及垂类大模型，DeepSeek能够得到头部教育企业广泛青睐、激起 抢滩布局，主要得益于其几大特点： l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解题的思维链可视化，有利于在教育场景中展示解题方法和过 程、进行知识回溯、引导学生个性化思考，从而辅助教师及家长教育，削减此 前AI+教育直接输出问题答案可能带来的负面影响。 用场景。 l 开源与低成本：DeepSeek作为开源大模型，开放模型架构、模型参数、技 术报告等，企业以其为基座可直接进行二次开发。此外，DeepSeek API调用 成本显著低于其他主流商业大模型及自研教育大模型成本，降低教育企业发展 AI业务的门槛。 在以上能力优势之下，DeepSeek为AI教育的突破发展带来了核心推动力。月狐分 析选取学而思、网易有道为代表，进一步分析教育企业基于DeepSeek开展的新一 pSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协 同、生态化特点： 1、突破单一模型局限，将教育垂类大模型与DeepSeek深度融合，结合DeepSeek 拆解复杂问题和语言交互的强项、及九章大模型深耕数学推理与学科知识图谱的优 势，实现精准分析/定位/回溯知识点、强化逻辑推理并显化思维路径、理解并输出 多模型内容，从而形成启发式引导思考的能力。

2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 型。对于程序性审计任务（如存货监盘检查），采用基于决策树的 确定性推理；对于职业判断类任务（如关联交易公允性评估），使 用微调的 DeepSeek-R1 模型，在证监会披露样本测试中显示审计 意见预测准确率提升 37%。动态工作内存区实现上下文保持，确保 多轮对话中能持续追踪审计证据链条。 SAP、Oracle）、电子凭证（PDF/扫描件）、业务数据库 （MySQL/SQL Server）以及外部数据源（工商信息、税务数 据）。针对审计场景的特殊性，数据采集需遵循完整性、时效性、 可追溯性原则，例如凭证类数据需保留原始哈希值以供校验，时序 数据需标注采集时间戳。 审计数据的预处理流程分为四阶段：清洗、转换、增强、归 集。清洗阶段通过规则引擎处理缺失值与异常值，例如对金额字段 的空值填充采用同行 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特 征提取引擎自动生成审计特征矩阵，典型特征包括但不限于：凭证 金额离散度、交易时间集中度、关联方交易频次等 12 类核心指 标。 分析层采用混合推理模式，其技术实现如下表所示： 组件 技术实现 性能指标 规则引擎 基于 Drools 框架实现 300+条审计规则，支持动态 加载 单规则执行时间 <50ms

DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 6710 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通用大语言模型，其在 在知识类任 务（知识问答、内容生成等）领域表现出色。 ● DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练生成的强化推理能力模型，在数学、 代 码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异。 部署 应用 数据中心 分布式推理： 解决大参数量模型部署，提供超长上下文窗口 内置推理加速： 全新升级 Angel 推理加速能力，加速比可达 2 倍 大模型调用： 统一的大模型调用 API 及体验工具，大幅缩短业务 接入大模型能力周期 u 公有云自带容器底座 TKE u 私有化自带容器底座 TCS 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据 AI 框架 u Pyspark ， pytorch

200 1800 <0.2% 1 ≤ 小时 系统集成拓扑采用混合部署模式，客户敏感数据存储于本地化 CRM 数据库，通过专用数据管道向云端 DeepSeek 模型服务推送 脱敏特征数据。实时交互类场景部署边缘计算节点，将模型推理延 迟控制在 100ms 以内。历史数据迁移采用分片增量同步策略，每 批次处理 5 万条记录，失败自动重试 3 次后进入死信队列人工干 预。 异常处理机制包含三级熔断策略：当接口错误率超过阈值时， ” 风险预警：检测对话中的负面情绪关键词（ 退款 、 举报 ）， 触发升级流程 3. 知识检索：自动关联产品文档库，回答复杂技术参数问题（响应 速度<500ms） 预测性维护提醒 针对设备类客户，通过分析设备日志数据与历史报修记录： - 提前 14 天预测可能故障部件 - 自动生成预防性维护建议（含备件清单和操作视频链接） - 同步推送服务经理移动端，确保及时跟进 跨渠道体验优化 工单自动化流转 当模型检测到需人工介入的情形（如客户情绪值>0.7 或涉及 多系统协同），自动创建工单并推送至相应部门。系统采用分 级派单机制： o 初级问题分配至一线客服 o 技术类问题直达技术支持组 o 投诉类工单优先升级至主管队列 4. 持续学习机制 系统建立闭环优化流程：每日抽取 5%的已处理工单进行人工 复核，将修正结果反馈至模型训练集。每月更新一次模型参 数，确保知识库与业务变更保持同步。同时设置敏感词过滤

信息传输、软件和信息技术服务业/软件开发 智能软件研发行业是指专注于开发和应用具有人工智能（AI）技术的软件系统与服务，为各行各业提供智能化解决方案，旨在提升业务效 率、优化决策过程、增强用户体验及创造新的价值和服务模式的创新性技术领域。在数字化转型的背景下，各行各业对智能软件的需求日益增 长。未来，智能软件将更加注重个性化和用户体验。通过深入了解用户需求，开发者将能够开发出更符合用户期望的产品与服务，提高用户满意 回复、日程安排等重复性工作。 嵌入式软件是指专门为运行在嵌入式系统上的应用设计的软件，它集成了人工智能算法与技术，以实现特定设备或系统的智能化操作。这 类软件通常被优化以适应有限的硬件资源，如处理器性能、内存和功耗限制，同时提供诸如自动控制、数据采集与分析、故障预测及自我 修复等功能。嵌入式智能软件广泛应用于物联网（IoT）设备、智能家居、工业自动化、汽车电子以及医疗仪器等领域，能够增强产品的功 能性和 、攻击及泄露而设计的程序工具。它通过提供防火墙、加密技术、入侵 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨

· · · · · · · 9 1.1 大模型技术近一年的发展演变· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 9 1.2 大模型技术在保险行业的应用现状及成效···············21 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模· · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.1 落地路线方法论· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.2 关键环节及技术· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 45 1.2.1 应用现状· · · · · · · · · · · · · · ·