基于有限状态机（ Finite State Machine ） 的对话管理 [Pilson 2014] • Frame 是槽位（ Slots ）的集合，定义需要用户提供什么信 息 • 对话状态：哪些槽位已被填充 • 动作选择：下一步该填充哪个槽位 • 难以应对复杂的场景 • 缺少层次 基于帧（ Frame ）的对话管 理 • 对 Frame 进行改进，支持树状的层次结构

85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过 SQL 检索表格信 息 腾讯云 RAG+DeepSeek ：充分考虑文、图两种模态的检索优化、能力打 磨 腾讯云 RAG+DeepSeek ： 图文并貌的产品操作说明 说明书样例

术，如变换域水印、模板水印、直方图水印等，具有难以感知、安全性较高、鲁棒性较好等优 势，适用于图像、视频等生成内容的标识。 （3）内部数据防泄漏机制健全。建立一套全面的数据管理政策，明确界定哪些数据可 以输入大模型、哪些则不可，政策涵盖数据的收集、存储、处理、传输和销毁等全生命周期。 定期对员工进行数据安全与隐私保护的培训，提升他们对数据泄露风险的警觉性，并培训 他们如何在日常工作中正确使用人工智 具体包括： ① 帮助临床医生找到患者的相关信息，以便更快地审查保险索赔； ② 总结以前的医疗记录，为医生与患者的会面做好准备，使其更加高效和个性化； ③ 从许多医疗记录中提取信息并进行分析，回答诸如“哪些糖尿病患者适合连续血糖监 测？”之类的问题； ④ 促进公平。在医疗系统中存在一种偏见，医疗状况最严重、最复杂的患者往往拥有最 长的病历，而且查询、分析和总结起来也最麻烦。借助AI的效率，可以缩短时间，从而促进 在保险业务中发挥出最大的潜力，为公司带来实质性的业务增长和客户服务质量的提升。 选择落地场景时，需对以下方面进行深入考量： （1）深度剖析业务痛点与需求 首先要全面分析公司的业务流程，找出哪些环节可以通过大模型得到优化。在初步识 6.2 行业实践建议 6.2.1 明确应用场景与目标 别有价值的应用环节后，公司应进一步深挖这些环节背后的业务痛点。例如，在风险评估 与定价环节，传

用户的建议、评价、投诉等。 为了量化用户对大模型 SaaS 平台的体验，我们建议设置一套 评价指标体系。指标可以从以下几方面进行衡量： 1. 功能使用率：分析用户对各项功能的使用频率，识别出哪些功 能受到欢迎或被忽视。 2. 用户满意度（CSAT）：通过简单调查问卷获取用户对平台的 直接满意度评分。 3. 净推荐值（NPS）：评估用户对平台的推荐意愿，有助于了解 用户忠诚度。 4 趋势，从而识别出用户需求的变化或平台改进的效果。例如， 通过比较不同时间段内的反馈数据，确认特定功能上线后的反 馈变化。 2. 关联性分析：利用统计学方法，例如回归分析，来探讨反馈内 容与用户行为之间的关联，识别哪些因素对用户满意度影响最 大。这种分析可以帮助团队重点关注关键改进因素。 3. 反馈优先级排序：将用户反馈的影响度与紧急度结合，通过矩 阵分析法（例如高影响力-低难度、高影响力-高难度等）对反 结合收集到的数据与反馈，召开跨部门的评审会议，评估当前版本 的优缺点，明确下一步的优化目标。 在迭代优化过程中，设置明确的优先级格局是必要的。可以通 过创建一个优先级矩阵，结合用户反馈的影响力和实现难度，明确 哪些功能或问题需要优先处理。这种方法能够有效地分配资源，并 确保最重要的改进在最短时间内得到实施。 此外，技术架构的灵活性对迭代优化至关重要。建议设计一个 模块化系统，允许在不影响整体架构的前提下，对不同模块进行独

效 率，还能有效降低运营成本。 通过可视化工具，可以将分析结果转化为易于理解的图表和图 形，帮助决策者快速识别问题和机会。例如，使用热力图展示不同 站点的客流量变化，可以清楚地看到哪些区域需求旺盛，哪些区域 则可能存在资源冗余，从而为资源重新分配提供依据。 此外，实施动态调度系统，根据实时数据对列车运行计划进行 优化，是提升运营效率的又一关键步骤。系统通过实时监控列车运 行状况，自 在测试结束后，收集到的所有数据将以报告形式呈现，并以图 表的方式可视化关键指标。对比不同负载下的性能表现，可以明确 瓶颈所在，指导后期的优化工作。例如，利用性能监测工具生成的 CPU 利用率曲线图，能够直观地展现出哪些时间段内的负载高峰与 系统响应的关系。 通过这些全面而系统的性能测试与压力测试，我们将能够确保 铁路沿线实景三维 AI 大模型在实际生产环境中的高效运行，并为 其后续完善与优化提供可靠的依据。

下，重复数据可以分为完全重复和部分重复。完全重复是指两条或 多条记录在所有字段上完全一致，而部分重复则是指记录在关键字 段（如标题、作者、摘要等）上高度相似，但某些次要字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。 在实际操作中，数据去重可以分为以下几个步骤： 1. 数据加载与初步筛选：从原始数据源中加载数据，并根据预先 定义的关键字段进行初步筛选。对于文本数据，可以使用哈希 一致。规则应包括以下内容： o 标注的具体操作步骤 o 特殊情况处理方式（如模糊数据、边界情况） o 标注格式要求（如 XML、JSON、CSV 等） 例如，在实体识别任务中，规则可以明确规定哪些词属于实 体、如何标注嵌套实体，以及如何处理缩写词等。 3. 制定质量控制标准 为了保证标注数据的质量，需要制定严格的质量控制标准。包 括： o 标注一致性的衡量方法（如 Kappa 系数、F1

LLaMA-Adapter 是 一种可以高效微调 LLaMA 的方法, 不仅能使得 LLaMA 获得新的知识, 也能保证 LLaMA 的预训 练知识不被破坏. 最终, 模型能够识别图像中对象 的类别, 了解对象的哪些区域可以被操控, 并预测 末端执行器的精确姿态. 3 系统架构 目前的具身智能架构一般可以粗略地分为两种, 第一种是端到端的 Transformer[122] 架构 (图 5(a)),

智能体应用服务的持续优化和高效运行，需建 立一套系统化的改进与维护机制。首先，定期收集用户反馈，通过 分析用户使用数据和行为模式，识别潜在的改进点。例如，通过 A/B 测试对比不同功能模块的用户体验，确定哪些功能需要优化或 新增。同时，建立自动化监控系统，实时跟踪 AI 智能体的性能指 标，如响应速度、准确率和故障率，确保其在复杂业务场景中的稳 定性和可靠性。  定期更新 AI 模型，确保其能够适应不断变化的业务需求和市

如优先分配人工客服或提供安抚性回复。这种及时的响应能够有效 缓解客户的不满情绪，降低客户流失率。 其次，情感分析还可以用于对客服交互记录的大规模分析，帮 助银行识别服务中的潜在问题。通过对大量客户对话进行情感分 类，银行可以发现哪些服务环节容易引发客户不满，从而有针对性 地进行改进。例如，如果发现某类产品的咨询中客户负面情绪较 高，银行可以考虑对该产品的说明文档或服务流程进行优化。 为了进一步提升情感分析的准确性和实用性，可以采用以下策

能挖掘时，应采取必 要措施以确保收集的数据不会用于超出原始目的的其他用途。 其次，企业应建立健全的内部管理制度，对涉及个人数据的处 理进行严格监管。包括：  清晰的数据分类和分级管理，确定哪些数据属于敏感信息，并 进行相应的保护。  制定数据保留政策，明确数据的存储时间，确保超过保留时间 的数据得到及时删除。 在进行 AI 模型的训练时，应特别注意数据的去标识化和匿名 化处理