项目编号： AI 大模型人工智能数据训练考评系统 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景....................................... .........................................................................................13 2.1.1 数据管理需求.............................................................................16 2.1.2 模型训练需求.. ..........................................34 3.2.1 数据采集模块.............................................................................36 3.2.2 数据预处理模块................................................

项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. .........................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集.............................................. 2.1.1 内部数据来源.............................................................................20 2.1.2 外部数据来源.............................................................................21 2.1.3 数据采集工具及方法

2.1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法.............................................................................18 2.1.2 建模软件与工具. 2.2 数据处理与分析.........................................................................28 2.3 系统架构设计......................................................................................30 2.3.1 数据层... ......................................36 3. 数据采集与处理..........................................................................................38 3.1 现场数据采集方案..........................................

3 图像识别与处理..................................................................................18 2.4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景 4.1 数据准备与处理..................................................................................71 4.1.1 数据收集与清洗.........................................................................73 4.1.2 数据标注与分类 数据标注与分类.........................................................................75 4.1.3 数据存储与管理.........................................................................77 4.2 模型开发与训练......................

运输调度优化......................................................................................14 2.1.1 实时数据分析与决策支持..........................................................16 2.1.2 预测客流量与车次安排.............. ..........................................29 3. AI 大模型的数据需求与获取......................................................................33 3.1 数据来源分析..................................................... ...35 3.1.1 站点与车辆历史数据..................................................................37 3.1.2 实时监控与传感器数据..............................................................40 3.2 数据清洗与处理...............

.........................................15 2.1.1 视频数据采集.............................................................................17 2.1.2 数据存储与管理................................................. ...........................................................................................31 3.1 数据源与输入......................................................................................34 3.1.1 ........................................38 3.2 数据处理模块......................................................................................40 3.2.1 数据预处理与清洗..........................................

框架与库选择......................................................................................25 3.3 数据库选型..........................................................................................27 3.4 ...........................................................................................37 4.4 数据流设计..........................................................................................39 5. .........................................43 5.2 数据采集模块......................................................................................45 5.3 数据处理模块.............................................

.............................................................................................30 1. 数据处理与存储.............................................................................................. ...........................................................................................34 4.3 数据流与处理流程............................................................................................. ...........................................................................................41 5.2 数据分析模块...............................................................................................

.........................................................................................64 5.1.1 数据获取与处理.........................................................................66 5.1.2 模型训练与优化.... 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护.............................................................................72 5.2.2 医疗责任问题.. ........................................96 6.3 数据管理策略......................................................................................98 6.3.1 数据收集来源............................................