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。 资源调配流程：包括硬件、软件、网络资源的紧急调配方案。  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。 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

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

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 户社区或论坛， 鼓励用户分享使用经验和技巧，形成互助学习的氛围。同时，定期 更新培训材料，确保用户能够及时了解智能体的最新功能和优化改 进。 在培训过程中，以下关键点需要特别注意：  操作手册：提供详细的操作步骤和截图，确保用户能够按图索 骥。  案例分析：结合实际业务场景，展示智能体在不同情况下的应 用效果。  互动练习：设计互动环节，让用户在模拟环境中进行实战操 作。

供必要的 技术支持和培训，确保客户能够顺利使用和维护系统。此外，我们 还将提供一定期限的免费维护服务，以解决项目运行初期可能出现 的技术问题。 最后，项目的正式文档包括项目报告、技术图纸和操作手册等 将归档保存，作为未来参考和进一步开发的依据。我们将通过专业 的会议系统，召开项目总结会议，回顾项目实施过程中的经验教 训，为后续项目提供改进建议和策略调整建议。 7.1 交付内容 项 进行模型加载 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 数据处理流程。 接下来，数据库设计文档将提供数据库的详细设计方案，包括 数据库表结构设计、索引策略、数据存储方案以及数据备份与恢复 机制。此文档将确保数据库的高效性和可维护性。 此外，系统操作手册将为用户提供系统的安装、配置、使用以 及故障排除的详细步骤。该手册将包括图文并茂的说明，确保用户 能够顺利操作系统。 系统维护指南将提供给系统的维护人员，内容包括日常维护流 程、常见问题解

安装、配置、维护和故障排除；数据分析师则需掌握数据预处理、 模型训练和评估的核心技能；普通用户则以实际操作和日常管理为 主。 培训将分为三个阶段进行：初级培训、中级培训和高级培训。 初级培训主要通过线上视频教程和操作手册，使用户快速熟悉系统 界面和基本功能。中级培训采用线下集中授课和实操演练相结合的 方式，重点讲解数据处理流程、模型训练方法和结果分析技巧。高 级培训则通过项目实战和案例分析，帮助用户深入理解系统的高级 其次，针对系统使用中可能出现的操作问题，提供全天候的技 术支持热线及在线客服。用户可通过电话、邮件或即时通讯工具获 取帮助，支持内容包括系统配置、数据导入导出、用户权限管理 等。我们还将定期举办线上培训课程和操作手册更新，帮助用户熟 练掌握系统各项功能。 此外，为确保系统与企业现有 IT 基础设施的无缝集成，我们 将提供定制化集成服务。包括与第三方软件、数据库的接口开发， 以及针对企业特定需求的功能模块定制。集成服务将在项目启动后

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 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

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 5 ≤ 秒 7 秒 中 分析性能瓶颈，并进行优化 用户满意度 ≥80% 75% 高 加强用户培训与系统优化 每个风险监测设备和模块应配备专责人员，确保监测数据的及 时性和准确性。制定详细的监测操作手册，使团队成员在识别风险 时拥有明确的指导。通过这种系统化、动态化的风险监测与调整机 制，不但提高了铁路沿线实景三维 AI 大模型的反应灵活性，也为 项目的长远发展和优化奠定了坚实基础。 10

系统升级与优化机制 培训形式可采用线上线下相结合的方式，线上通过视频教程、 互动课程等灵活学习，线下组织集中培训与实操演练，确保培训效 果。此外，应建立企业内部的 AI 知识库，汇集培训资料、操作手 册、常见问题解答等内容，便于用户随时查阅。 在支持方面，设立全天候的技术支持团队，提供即时响应与问 题解决服务。支持渠道包括： - 电话热线 - 在线客服 - 电子邮件支 持 - 远程协助

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，

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