系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型被应用于基于 患者历史数据和临床指南，辅助医生制定治疗方案。例如，某些大 型医疗机构结合患者的电子健康记录与 AI 模型，能够实时分析患 者的病历数据，为医生推荐个性化的治疗方案，并在一定程度上降 低了误诊率。 在药物研发过程中，AI 病历信息。 其次，在临床决策过程中，医生经常需要查阅大量文献并进行 多方对比。AI 模型能够通过对医学文献和指南的深度学习，提供基 于最新研究成果的推荐建议，帮助医生做出更为科学的判断。对 此，需求主要体现在：  动态知识更新：医务人员希望能够获得最新的医学研究和指南 而不需自行查找。  个性化治疗方案：为每位患者提供定制化的治疗推荐，基于其 具体的病情和需求。 此外，医 与模型进行交互，快速获取所需信息与支持，进而提升工作效率。 需求类别 具体需求 快速信息检索 提供患者历史病历与检验结果 数据整合与分析 整合多源数据，形成全面病历信息 动态知识更新 获取最新医学文献与指南 个性化治疗方案 基于患者具体情况提供治疗建议 案例分析与讨论支 持 提供多种诊断假设与评估方案 文档生成与资料共 享 自动生成病例讨论记录 个性化学习计划 推荐合适学习资源 互动式学习环境

Kubernetes 进行容器编排，实现自动扩缩容、负载均衡和故障恢 复等功能，确保系统的高可用性和弹性伸缩能力。 最后，后端开发过程中应注重代码质量和持续集成。使用 Git 进行版本控制，遵循代码风格指南，定期进行代码评审。通过 CI/ CD 工具（如 Jenkins、GitLab CI）自动化构建、测试和部署流 程，确保每次代码提交都能够快速集成到主分支，并通过自动化测 试验证其正确性。 8 智能体在实际应用中表现出色，满 足用户需求。 10.4 集成文档编写 在集成文档编写阶段，首先需要明确文档的目标受众和使用场 景，确保文档内容能够满足不同层次用户的需求。集成文档应包含 系统架构概述、接口说明、配置指南、操作流程、错误处理及常见 问题解答等核心内容。以下为具体编写要点： 1. 系统架构概述 描述系统的整体架构，包括主要组件及其相互关系。通过图表 （如 Mermaid 流程图）直观展示数据流和模块间的交互。例 返回值 | 示例 | | ———-|———-|——|——–|——| | /getData | GET | id | JSON | {"data": "example"} | 3. 配置指南 提供系统部署所需的配置文件说明，包括环境变量、数据库连 接、日志级别等。列出常见配置项及其默认值，并附上配置文 件示例。 4. 操作流程 分步骤描述系统的启动、运行、停止等操作流程，确保用户能

决策分析的两条路径 Fig. 3 Two approaches to decision-making analysis 2.2 知识管理缺陷 目前的知识库中所存储和管理的应急知识仅限 于应急预案、行动指南、历史案例、法律规范等显性 知识，缺乏诸如专家知识这一类在长期专业工作中 积累的经验、技能、组织记忆等隐性知识。显性知 识通常适用于常规决策中结构化问题的解决，隐性 知识则是临机决策能力提升的关键 [19，21]。然而，知识 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 的应对策略的抽象化认知等。应急部门知识除了各 类预案、行动指南、管理准则等可以言明的显性知识 之外，还包括与这些预案、指南、准则设计布局相关 的隐性知识，暗含在该部门的专业、制度和文化之 内。隐性知识通过职业训练和经验积累而在工作中 获得，存在个体的头脑中或某个特定的组织环境中， 较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的

控 CPU、内 存、磁盘等资源使用情况，并在异常情况下自动发送告警信息。 此外，系统还需具备良好的用户体验。界面设计应简洁直观， 操作流程应尽可能简化。对于非技术用户，系统应提供详细的操作 指南和在线帮助，降低学习成本。在多语言支持方面，系统应至少 支持中文和英文两种语言，并可根据用户需求灵活扩展其他语言。 最后，系统应具备良好的兼容性和可移植性。硬件方面，系统 应支持主流服务器品牌和型号；软件方面，应兼容 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 每月进行一次全面的性能评估和优化建 议。 - 每季度进行一次安全审计，修补漏洞并更新安全策略。 为确保系统的长期稳定运行，还应建立完善的文档体系，包括 系统架构文档、部署文档、运维手册和故障处理指南。所有维护人 员应接受定期培训，提升其技能水平，以应对日益复杂的运维需 求。 通过以上措施，可以确保系统的顺利上线和持续稳定运行，为 用户提供高质量的服务。 10. 项目管理与实施计划

部署方式的说明，如本地部署、云端部署等，并提供 API 接口的调 用示例和接口参数说明，便于后续集成到实际应用中。为确保项目 的可持续性，还需提供详细的维护文档，包括常见问题解答、故障 排除指南以及模型更新和优化的建议。 为便于理解和实施，以下是交付内容的简要列表： - 数据处理 流程文档 - 高质量知识库数据集 - AI 大模型训练代码和预训练模型 - 模型性能评估报告 b4f6 在交付过程中，还需提供数据的使用说明和技术支持文档。使 用说明应包括数据加载方法、常见问题解决方案以及数据扩展建 议；技术支持文档则涵盖数据处理工具的配置、运行环境要求及故 障排查指南。为确保数据交付的顺利进行，建议采用分批次交付的 方式，先交付部分样本数据供接收方验证，再逐步交付完整数据 集。 最后，数据交付完成后，双方应签署数据交付确认单，明确交 付时间、数据量、质量要求及后续支持责任。通过上述流程，确保 和推理测试，确保模型能够正常运行并满足预期性能要求。 7.1.3 系统文档交付 在系统文档交付阶段，交付的内容将涵盖所有与知识库数据处 理及 AI 大模型训练相关的技术文档、操作手册、维护指南以及系 统设计说明书。这些文档将为后续的系统维护、升级以及用户操作 提供详尽的指导。具体交付内容包括以下几部分： 首先，系统需求文档将详细描述项目的功能需求、非功能需求 以及系统约束条件。该文档将确保所有相关方对系统的预期功能有

高效高质的无 缝对接，有望释放海量私域数据价值。 Post-Train 阶段大规模强化学习的训练方法使模型拥有了更强的自主推理能力， 不 再依赖传统提示工程。根据 DeepSeek 的官方使用指南， 在使用模型时不建议添加系统提示（ system prompt ），而 是所 有指令都应当包含在用户提示（ user prompt ）中。这也显示出了模型通用推理能力在应用中的扩展。 图表：大模型数据类型

出现严重问题时能够快速恢复到之前的稳定版本。 对于用户端，应提供自动更新机制，确保用户能够方便地获取 最新版本。同时，应在新版本发布后，通过邮件或系统通知等方式 告知用户更新的内容和注意事项。对于重要更新，建议提供详细的 升级指南，帮助用户顺利完成升级。 为了持续优化系统，应建立用户反馈机制，收集用户在使用过 程中遇到的问题和建议。通过分析用户反馈，可以及时发现潜在问 题，并在后续版本中进行修复和优化。同时，应定期进行版本回 过程中出现任何问题时能够及时解决。 - 定期维护和更新：根据银行业务需求和技术发展，定期对模型进 行优化和更新，提升其性能和适应性。 - 知识库建设：建立完善的在线知识库，涵盖常见问题解答、操作 指南、最佳实践等内容，方便银行员工随时查阅和学习。 为评估培训效果，将设计一套科学的反馈机制。通过问卷调 查、实际操作考核以及后续的业务表现跟踪，持续优化培训内容和 方式。同时，定期举办技术交流会或研讨会，邀请行业内专家和银 效运行奠定坚实基础。 13.2 培训材料 培训材料的设计和开发是确保银行系统员工能够有效使用 Deepseek 大模型的关键步骤。首先，培训材料应包括详细的用户 手册，涵盖从系统登录到高级功能的每一步操作指南。用户手册应 使用简洁明了的语言，避免过多的技术术语，以确保所有银行员 工，无论其技术背景如何，都能轻松理解。 为了使培训更加直观和互动，建议开发一套在线教程和视频演 示。这些资源应通过实际案例展示如何使用

，助力中山三院智能化升级 大模型医疗应用服务平台 中山三院私域GPT应用 私域GPT应用和服务平台  私域GPT应用：集医教研管全方位智能助手于一体的应用，整合了业务文件1500+、医学教材指南1800+、管理报表100+，为医 护人员提升信息获取效率，为精准医疗提供有力保障。  大模型医疗应用服务平台：提供模型微调、测评、推理加速等全链路工具箱，为医院管理、临床、教学、科研等工作提供新范式。

持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 的动力。 值得一提的是，2024年6月5日，工业和信息化部等四部门再次联合印发了《国家人工 智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，该指南进一步细化了未来两年的工作目标 与任务，不仅重申了提升标准与产业科技创新联动水平、制定新标准、推动标准实施等目 标，还提出了加强国际标准制定的国际合作，旨在促进人工智能产业的全球化发展。预计 担着关键的转型任务。监管长期引导推动信息科技应用深化，十三五末年行业基本完成线 2.3 保险业数智化转型进展 �� 上化改造，为实现可持续发展，监管着力推动保险行业数字化转型。 再次，保险行业数字化转型的落地指南强调了战略、业务、技术三个维度的环环相扣。 保险公司需要站在全局视角进行长期统筹规划，由点及面实现从局部业务的优化升级到 全域数字化的整体进阶。这包括顶层数字化规划、数字化实践洞察以及底层技术支撑建设。 ，应深入研究 并践行“以人为本、智能向善”的理念，制定具体操作指南与最佳实践，推动AI设计、研发及 应用的价值观与伦理观与保险行业法规相契合。同时，积极探索适应AI时代的版权保护与 开发利用制度，持续推进高质量基础语料库与数据集建设，为保险行业大模型的安全发展 提供有力支撑。此外，还需制定并完善大模型伦理审查准则、规范与指南，建立健全伦理审 查制度，确保大模型技术的合规应用。 （5）建

台算法和数据处理流程，减少用户等待时间，提升整体体验。例 如，在处理复杂任务时，系统可以采用异步处理机制，允许用户在 等待期间进行其他操作，避免界面卡顿或响应迟缓。 用户体验的优化还应关注用户的学习成本。通过提供详细的操 作指南、视频教程和在线帮助文档，用户可以快速掌握系统的使用 方法。同时，系统应具备智能引导功能，根据用户的操作行为提供 上下文相关的提示和建议，帮助用户更高效地完成任务。 此外，系统应具备良好的兼容性和可访问性。无论是在桌面 性能、资源使用率和异常情况。同时，建立定期的维护机制，包括 软件更新、数据备份和日志管理，以确保系统的长期稳定性和安全 性。 此外，用户培训与支持是方案成功的关键。需为企业内部用户 提供详细的操作指南和培训课程，确保其能够熟练使用 AI 智能体 应用服务。同时，设立专门的技术支持团队，及时响应用户反馈和 解决问题，以提升用户体验和满意度。 最后，在方案部署完成后，应进行全面的效果评估。通过收集 员工培训：定期对员工进行合规性培训，提高员工 的合规意识和操作技能。 为了确保商务 AI 智能体在法律框架内有效运行，企业还应与 专业法律顾问保持紧密合作，及时了解和应对法律法规的更新和变 化。通过制定详细的合规性手册和操作指南，企业可以确保每个环 节的操作都符合法律要求，从而最大限度地减少法律风险。 通过以上措施，企业可以有效保障商务 AI 智能体在合法合规 的框架内运作，同时提升用户信任和市场竞争力。 14.1