性能的重要环节。首先，数据标注应遵循统一的标注规范和标准， 确保不同标注员之间的标注一致性。为此，需制定详细的标注手 册，明确标注规则、类别定义以及特殊情况处理方法。例如，在图 像标注任务中，手册应规定标注对象边界、遮挡处理方式等细节。 为提升标注效率与准确性，可采用自动化辅助标注工具，如基 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 500 10 2% 修正标注 此外，可引入第三方质量评估机构对标注数据进行独立审查， 以进一步提高数据可信度。为持续优化标注与质量控制流程，应建 立反馈机制，收集标注员与质检人员的意见，定期更新标注手册与 培训内容。通过上述措施，能够有效保障数据质量，为人工智能模 型训练提供可靠的基础。 5. 模型训练方案 模型训练方案是人工智能数据训练考评系统建设的核心环节， 旨在通过高效、可靠的训练流程，确保模型能够准确反映实际需求 进行安全漏洞扫描，确保 系统运行环境的整体安全。 6. 团队培训与文档管理： o 技术培训：为运维和开发团队提供系统部署和管理的专 项培训，确保团队成员熟练掌握相关技术。 o 文档编写：编写详细的系统部署手册、运维指南和故障 排除文档，便于后续维护和升级。 通过以上步骤，确保系统部署环境具备高度的稳定性、安全性 和可扩展性，为人工智能数据训练考评系统的顺利运行奠定坚实基 础。 9.2 系统安装与配置

在开发过程中，需采用敏捷开发方法，迭代式地进行功能模块 的设计、编码和测试，逐步完善系统功能。每个模块的开发完成 后，需进行单元测试和集成测试，确保模块之间的协同工作。此 外，还需编写详细的文档，包括功能说明、接口文档和用户手册， 以便于后续的维护和使用。 5.1 用户管理模块 用户管理模块是 DeepSeek 智能体开发中的核心组成部分，负 责处理所有与用户相关的操作和数据。该模块的主要功能包括用户 注册、登录 监控工程师、故障处理工程师和性能优化工程师等，确保每个环节 都有专人负责。同时，应定期组织培训，提升团队成员的技术水平 和应急处理能力。 最后，运维流程的成功实施离不开文档管理。所有运维流程、 操作手册和故障处理记录都应详细记录并定期更新，以确保信息的 准确性和可追溯性。通过以上措施，可以构建一个高效、可靠的运 维体系，为系统的稳定运行提供有力保障。 12. 用户培训 为了确保用户能够高效地使用 解释智能体的工作原理和适用范围，帮助用户建立正确的认知。接 着，通过实际操作演示，逐步引导用户掌握如何使用智能体进行任 务管理、数据分析、决策支持等功能。培训过程中，应提供详细的 步骤指导和操作手册，方便用户随时查阅。 为了提升培训效果，可以采用多种培训形式，如线上视频教 程、线下工作坊、实时答疑等。线上视频教程应分模块制作，涵盖 从入门到高级的各个层次，用户可以按需选择学习内容。线下工作

化和非结构化数据，这些数据通常具有高价值和高质量的特点。首 先，可以从企业内部的文档管理系统（如 SharePoint、Google Drive 等）中采集各类文档，包括但不限于技术文档、产品手册、 项目报告、会议纪要等。这些文档通常包含丰富的专业知识，能够 为知识库提供坚实的基础。 其次，企业内部的知识管理系统（如 Confluence、Wiki 等） 也是重要的数据来源。这些平台通常存储了大量的知识资产，包括 严格的质量检查，而低优先级数据则可适当降低抽查比例。同时， 建立标注人员的绩效评估机制，将标注质量与绩效挂钩，激励标注 人员提高工作质量。 为确保标注过程中的一致性，可以采用以下具体措施：  制定并分发标注手册，定期更新和完善手册内容。  定期组织标注人员培训，解决实际操作中的疑难问题。  建立标注经验分享平台，鼓励标注人员交流经验和技巧。 最后，建立标注数据的版本管理机制，记录每次标注的修改历 史和责 在项目交付与验收阶段，我们将严格按照事先约定的交付标准 和验收流程进行操作，以确保项目的顺利结束和客户满意度的最大 化。首先，项目的所有交付物将包括但不限于数据清洗后的知识 库、训练完成的 AI 模型以及相应的技术文档和用户手册。这些交 付物将在项目完成的最后一个阶段进行详细的质量检查，确保其符 合预定的技术规范和性能指标。 在交付过程中，我们将组织一个由项目经理、技术专家和客户 代表组成的联合验收小组，进行项目的最终验收工作。验收过程将

的响应时间和资源调配策略。低等级事件可以由自动化工具进行处 理，中等级事件需要技术人员介入，而高等级事件则需要启动跨部 门的应急小组进行协同处理。 为了确保响应的高效性，应建立详细的应急操作手册，涵盖各 种可能的情景及应对策略。手册应包括以下内容：  事件识别与分类标准：明确如何判断事件的等级和类型。  响应人员职责分工：指定每个成员的职责和联系方式。  资源调配流程：包括硬件、软件、网络资源的紧急调配方案。 紧急调配方案。  通信与协调机制：确保信息在各部门之间及时传递，避免信息 孤岛。  事后复盘与改进：在事件处理完毕后，进行复盘分析，总结经 验教训，并更新应急操作手册。 此外，应急响应团队应定期进行模拟演练，以确保在实际事件 发生时能够迅速、准确地执行应急预案。演练内容可以包括模拟系 统崩溃、数据泄露、网络攻击等多种情景。演练结束后，应根据演 练结果对应急预案进行优化。 在技 安全加固： o 实施网络安全策略，如防火墙配置、SSL 证书管理和访 问控制列表（ACL）。 o 定期进行安全审计和漏洞扫描，确保系统安全性。 8. 文档与培训： o 编写详细的部署文档和操作手册，记录每一步的操作和 注意事项。 o 对相关运维人员进行培训，确保他们能够熟练管理和维 护系统。 通过以上步骤，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的顺 利部署和稳定运行。在整个过程中，应始终保持对系统性能和安全

现和互动体验上具有良好的表现。然而，也有部分用户提到在初次 使用时对模型的操作流程感到困惑，因此建议增加更明确的操作指 引和帮助文档，以提高初学者的使用体验。 针对这些反馈，我们将采取以下措施进行优化：  增加操作手册和视频教程，帮助用户迅速上手。  设计交互引导功能，为新用户提供更友好的操作体验。  收集用户的使用习惯，对常用功能进行定制化快捷设置。 最后，我们将持续监测用户使用情况，并定期进行用户体验评 程，使得在未来的维护和迭代中，可以快速地进行版本更新与功能 改进。 此外，建议开发相应的文档，以增强团队内部的协作，并为后 续的技术支持与培训提供必要依据。这包括系统架构文档、API 接 口文档、用户手册等，以便在系统产生故障或需求变化时能够迅速 响应。 ‘ 总之，通过系统集成与测试的周密规划与实施，确保 铁路沿线 实景三维 AI ’ 大模型 能够高效地服务于实际应用，推动铁路监控及 管理智能化的进程。 反馈进行改进。有效问题应首先解决，以提升用户满意度，将改进 计划列表化。例如：  界面设计：优化导航结构，将常用功能置于显著位置。  功能完整性：增设后端服务监控，确保系统稳定运行。  用户支持：开发详细的用户手册与视频教程，支持用户自助学 习。 最后，通过复测环节，跟踪改进后的用户体验变化，确保每次 更新的效果都能最大限度满足用户需求。同时，设定持续的用户反 馈机制，以适应未来版本迭代的优化，实现长期的用户体验提升。

知识生产流程：搭建了高效的知识生产流水线，并建立了视频课程销售逻辑提取流水 线，完成了大量课程的抽取及清洗入库，整合梳理了大量业务材料，确保知识库内容的高 效更新和维护。 合规规则库：以合规人员积累的知识内容，如合规手册、风险检视表、历史审核文件等， 整合建立并动态更新合规规则库，确保对高风险内容的实时干预和调整。 �� �� ② 模型训练与微调 在构建了扎实的领域知识库之后，接下来是模型的训练与微调。 在星问中台的高效支撑下，华农保险根据自身实际并结合业务需求，于2023年成功构 建了“1+1+N”的大模型创新应用架构。在此框架内，大模型的场景赋能能力得到显著增 强，众多业务系统已融入由星问中台提供的操作手册问答机器人，保险代理人的出单工具 引入了保单条款解读及保险知识问答的智能辅助。进入2024年以来，公司对流程编排、自 然语言到SQL转换（NL2SQL）等复杂大模型应用场景开展了持续的迭代工作，得益于星问 字化管理及寿险 健康险自动核保引擎等一系列创新解决方案。随着大模型技术的发展，瑞士再保险也积极 引入Gen AI提升效率。 （1）核保助手 瑞士再保险在2024年4月宣布了对其生命与健康核保手册Life Guide的增强版发布。此 次升级特别引入了Swiss Re Life Guide Scout，这是一款由Generative AI驱动的承保助 手，集成了微软Azure OpenAI

based on large ltanguage models 大语言模型应急知识库系统：作为应急大脑的核 心组成部分，应急大模型不仅掌握一般性语言知识， 同时通过历史案例、应急预案、法律法规、操作手册、 科技文献等多种专业领域语料微调，存储并管理所有 相关应急管理知识。同时，基于应急大模型的知识库 不是一个静态的存储库，借助模型强大学习能力，例 如检索增强生成（retrieval augmented

预测算法和优化器等AI工具能够提供精准的市场价格预测和基于AI的采购情景分析，从而 进一步提升了采购效率。 采购：自主智能化的初步探索 地管理供应商关系，优化数字化成本核算与按成 本设计，并赋能备件采购。例如，通过从旧的用户 手册中检索规格参数，以支持维护、修理和运营相 关的商谈。随着AI智能体的日益普及，它们将通过 促进需求预测、优化库存管理以及处理数据录入 等重复性任务，创造出更大价值。 实现自主智能供应链 17

辅助下达到 100%） 建立动态调优机制，每完成 200 条审计证据处理即触发一次模 型增量训练。优化方向聚焦三个维度： 试点结束前需输出三份关键交付物：《系统缺陷分级修复方 案》、《人机协同操作手册 2.0 版》、《ROI 测算报告》。同时预 留 1 周缓冲期，用于处理未闭合问题项，确保后续规模化推广基础 达标。所有优化必须通过审计质量管控小组的合规性审查，特别关 注《审计署关于技术应用的规定》第 7.2 内部审计与合规检查 在内部审计与合规检查领域，DeepSeek 智能体的应用可显著 提升审计效率与覆盖深度。通过自然语言处理与机器学习技术，智 能体能够快速解析海量合规文档（如企业内控手册、行业监管条例 等），自动提取关键条款并建立结构化知识库。例如，某金融机构 在反洗钱审计中部署 DeepSeek 后，系统每周自动比对超过 2 万笔 交易记录与最新监管要求，将可疑交易识别准确率从 脱敏后上传云端模型更新 流程重构风险 智能体可能改变现有审计工作流，引发人员抵触。建议分三阶段推 进： 关键措施包括： - 设置 6 个月过渡期，保留传统审计工具并行运行 - 开发智能体操作手册，包含 20 个以上典型场景用例（如函证自动 生成、穿行测试辅助） 模型漂移风险 审计准则更新或业务变化可能导致模型失效。建立动态维护机制： 1. 每月更新知识库：自动抓取财政部、PCAOB

培训方式将采取线上线下结合的方式，线上培训通过视频教程 和互动问答实现，用户可以随时随地进行学习；线下培训则组织专 家进行面对面的授课和实操演练，增强用户的实操能力。培训期间， 将提供详细的操作手册和 FAQ 文档，帮助用户快速解决常见问题。 为了保障用户在使用过程中遇到的技术问题能够及时得到解决， 我们将建立全方位的技术支持体系。包括：  设立专门的技术支持团队，提供 7x24 小时的在线支持服务， 还可以探索 将 DeepSeek-R1 与其他工程造价软件或平台进行集成，以实现更 高效的数据交互和协同工作。 在模型部署和使用过程中，应建立完善的技术支持和培训体系。 为用户提供详细的使用手册、在线教程和定期的培训课程，帮助他 们更好地掌握模型的使用方法和技巧。同时，建立专门的技术支持 团队，及时解决用户在使用过程中遇到的问题，确保模型的顺利运 行。 最后，建议建立一个持续改进的工作机制，明确改进的目标、