数（F1-Score）。准确率适用于类别分布均衡的场景，但在类别不 平衡的情况下，精确率和召回率更能反映模型的性能。F1 分数则 是精确率和召回率的调和平均数，适合在精确率和召回率之间寻求 平衡的场景。 对于回归任务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方 根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。MSE 对大误差的惩罚 较大，适合对异常值敏感的场景；RMSE 是 MSE 的平方根，具有与 目标变量相同的量纲，便于解释；MAE 盖模型的核心任务目标。对于分类任务，常用的评估指标包括准确 率、精确率、召回率、F1 分数和 AUC-ROC 曲线等。对于回归任 务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差 （RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。此外，针对生成任务，可 以考虑使用 BLEU、ROUGE 等指标来评估生成文本的质量。 在确定评估指标后，需要设计合理的评估流程。通常，可以采 用交叉验证的方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集，确保 集，准确率可能无法真实反映模型性能。  精确率与召回率：适用于类别不平衡的数据集，精确率关注模 型预测为正类的样本中有多少是真正的正类，召回率关注真正 的正类中有多少被模型正确预测。  F1 分数：精确率和召回率的调和平均数，适用于需要平衡精 确率和召回率的场景。  AUC-ROC 曲线：通过绘制真正类率（TPR）和假正类率 （FPR）的关系曲线，评估模型在不同阈值下的性能。 在实际操作中，可以通过以下步骤进行模型性能评估：

的各种操作需求，提升整体的用户体验。 3.3.2 交互设计 在人工智能行业大模型 SaaS 平台中，交互设计是确保用户能 够有效和高效地与系统进行连接和操作的关键环节。良好的交互设 计能够增强用户的满意度和平台的易用性，进而促进用户的长期使 用和粘性。 首先，交互设计的核心是用户任务分析。通过分析目标用户的 需求和在平台上的任务，我们可以设计出更加符合他们使用习惯的 交互方式。例如，对于开发者和数据科学家而言，他们可能更习惯 在整体数据处理过程中，以下技术架构将有助于提升处理效率 和系统稳定性： 通过实施上述数据处理策略，人工智能行业大模型 SaaS 平台 能够高效、可靠地处理大规模数据，确保数据分析的结果高质量， 进而提升模型的准确度和平台的总体性能。 4.3.1 数据获取与清洗 在人工智能行业大模型 SaaS 平台的设计方案中，数据获取与 清洗是确保模型性能的关键环节。该过程涉及数据的收集、整合、 去重、清洗和转化，以便为后续的机器学习和模型训练提供高质量 平台时，合规性问题是实现 平台安全性和合法性的关键因素。当前，企业在处理用户数据、算 法应用和模型生成等方面需要遵循多项法律法规和行业标准。这些 合规性要求不仅影响到操作流程，还直接关系到用户信任和平台的 市场竞争力。 首先，必须考虑数据保护和隐私合规性。根据《通用数据保护 条例》（GDPR）、《加州消费者隐私法》（CCPA）等国际及地区 性的隐私保护法律，SaaS 平台在收集和处理用户数据时，必须明

GPT-4，能够处理图像和文本输入，解释并 互动应用中的视觉及文本信息。通过简化动作空间设计，AppAgent 大幅提升了准确性 和效率，避免了生成精确 xy 坐标的需求，这一直是传统语言模型的难点。在成功率、 奖励和平均步骤数等关键性能指标上，AppAgent 表现优异。即使任务步骤失败，它仍 能根据最终状态获得奖励，显示出强大的适应性和韧性。 风险提示：智能体商业化不成熟，智能体下游需求不足。 5. 投资建议

正确分类的样本占总样本的比例 召回率 TP / (TP + FN) 正确分类的正样本占所有正样本的 比例 F1-score 2 * ( 精确率 * 召回率) / ( 精确率 + 召回率) 精确率和召回率的调和平均 经过模型验证确认满足预期性能后，便可进行模型的部署。此 阶段需要考虑模型的实际应用场景，配置相应的硬件资源和软件环 境，确保模型能够在城市轨道交通的实际运营中稳定运行并发挥作 用。此外， 性，可以通过以下指标进行量化： 评估指标 描述 准确率 模型正确预测的比例 精确率 正确预测的正例占所有预测正例的比例 召回率 正确预测的正例占所有真实正例的比例 F1-score 准确率和召回率的调和平均值 处理时间 模型对新输入数据处理所需的时间 业务评估则关注模型在真实业务场景中的影响，评估效果是否 达到了预期的运营目标。需要通过对比实验来分析引入 AI 后的各 项指标变化，如平均乘客等候时间、车辆故障率、能耗水平等，从

React 或 Vue.js 等框架，增强用户界面的交互性 和响应速度。 以下展示了应用层的简要架构图： 在实际的实施过程中，应用层的设计需要紧密结合后端数据层 和基础设施层，以确保数据的一致性和平台的稳定性。在应用层不 断迭代和优化的过程中，用户需求的变化也是我们需要重点关注 的，确保系统能够灵活适应新的应用场景。 2.3.3 展示层 展示层是系统架构中用户直接交互和获取信息的重要组成部 人员、工程师、决策者以及市民等，采用多层次、多维度的展示形 式能够有效提升用户体验和信息获取效率。具体实施方案包括： 1. 用户界面设计 o 采用响应式设计，使得界面可以适应不同屏幕大小，包 括 PC 端、移动端和平板设备。 o 设计简洁明了的导航菜单，帮助用户快速找到所需功能 和数据展示。 2. 数据可视化 o 利用图表、地图、3D 模型等多种数据可视化技术，将复 杂数据以形象化的方式展示出来，让用户一目了然。

开发。通过引入强化学习和自监督学习技术，使 AI 智能体能够不 断从交互中学习，逐步提升其服务质量和效率。 最后，跨平台和跨设备的整合能力也是未来发展的关键。随着 移动办公和远程工作的普及，AI 智能体需要能够在不同设备和平台 之间无缝切换，提供一致且高效的服务体验。  优化自然语言处理（NLP）能力  加强多模态交互能力  提升数据安全与隐私保护  增强决策透明性和可解释性  开发自主学习能力

数据审计：定期对数据质量进行审计，使用统计方法和业务规 则来识别数据异常，确保数据的真实性和完整性。 其次，数据的可用性也是技术实现中需要重点考虑的方面。在 金融行业，数据通常分布在不同的系统和平台中，如何高效地集成 和访问这些数据是一个挑战。为此，可以采取以下措施：  数据集成平台：构建统一的数据集成平台，通过 API、ETL 工 具等方式，实现不同数据源之间的无缝连接和数据的实时同

训练与验证：在确保数据清洗和预处理后，进行模型训练，并 通过验证集检验模型性能。 4. 部署新模型：将经过验证的新模型部署至生产环境，替换旧模 型。 为了更好地管理软件更新与模型再训练的流程，建议引入自动 化工具和平台，比如使用 CI/CD 流水线进行软件版本管理、使用机 器学习 Ops（MLOps）工具进行模型训练和验证。这种方法可以 提升效率，减少人为错误，提高系统的可靠性。 以下是软件更新与模型再训练的关键指标和数据，便于监控和

处理技术，能够自动识别和清洗数据中的噪声和异常值。通过这一 技术，模型能够确保输入数据的质量，从而提高预测的准确性和可 靠性。同时，模型还支持多种数据格式和来源的集成，能够处理来 自不同系统和平台的工程造价数据，实现数据的全面整合。 在资源管理方面，DeepSeek-R1 大模型还引入了智能优化算 法，能够在处理大规模数据时，有效分配和利用计算资源。这种优 化不仅提高了模型的计算效率，还降低了运行成本，使得模型在工

数据。 5.1.3.2 国寿财险 �� �� ④ 未来规划 （A）技术体系/平台规划 建设一个可在垂直业务场景下快速构建大模型应用的工具平台，搭建完整大模型应 用架构，包括统一的入口和平台管理、统一的大模型使用和调度、统一的技术路线以及开 放的技术开发生态，涵盖知识库组件、安全性检查、敏捷编排、场景化工具、模型应用管理 等模型运营和模型管理功能。 （B）业务落地规划 基于大