....................................33 2.3 数据标注.............................................................................................35 2.3.1 标注标准制定........................................... ..................................37 2.3.2 标注工具选择.............................................................................38 2.3.3 标注质量控制......................................................... 随着人工智能技术的迅猛发展，知识库数据处理及 AI 大模型 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达

4.3 数据清洗与预处理..............................................................................57 4.4 数据标注与质量控制...........................................................................60 5. 模型训练方案...... 本项目的核心目标是构建一个高效、精准且可扩展的人工智能 数据训练考评系统，旨在全面提升人工智能模型的训练质量和考评 效率。具体目标包括： 1. 提升数据训练效率: 通过优化数据处理流程和引入自动化工 具，大幅缩短数据清洗、标注和处理的时间，确保训练数据的 高质量和高可用性。 2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 降低运维成本: 通过自动化部署和监控机制，减少人工干预， 降低系统运维成本，同时提升系统的可靠性和可维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。

1 数据收集来源...........................................................................100 6.3.2 数据清洗与标注.......................................................................102 7. 风险评估与管理............. CLIP）能够同时理解和生成多种 形式的信息。这对于医疗图像分析和报告生成等应用具有重要 价值，如通过 AI 分析医学影像并自动生成影像报告。 3. 自监督学习的利用：自监督学习方法允许模型在未标注数据上 进行训练，促进了模型的泛化能力和知识的融入。这意味着 AI 可以在相对较少的标签数据的情况下，依然能够应用于疾 病预测和临床决策支持系统。 4. fine-tuning 技术的成熟：使得在特定领域（如医学）中进行 以下是数据处理的具体步骤： 1. 数据清洗：检查数据完整性，去除重复记录，填补缺失值。 2. 数据转换：将数据从原始格式转换为适用于模型训练的格式， 例如将文本记录转化为向量表示，选取合适的特征进行标注。 3. 数据集成：将来自不同源的数据进行整合，以获得全面的患者 信息，为模型提供更多维度的输入。 4. 特征选择：从原始数据中提取重要特征，使用算法如 LASSO、随机森林等，选择对结果影响最大的特征，以减少

” Gap1: 传统智能运维算法依赖于任务标注数据，仅仅是拟 合 数据，对于新领域无法自适应 10 在线场景下， 由于频繁的软件更新、第三方插件等， 大 部分产生的日志都是模型未见过的，难以获得足量 的历 史标注数据，需求模型有自适应能力。 当任务训练数据减少时，传统方法普遍出现了预测精度下降。因此， 要将其应用到私有系统中，必然需要大量标注数据。 Performance Upgrading LogPrompt 依赖于任务数据，专家标注耗时耗力， 自适应性差 智慧有限，可解释性差，直接输出告 警结论，无法实现告警事件分析 • 以思维链提示引擎激发大语言模型的领域文本分析能力和根因推理 能 力，在告警日志纷杂的信息中梳理思维链逻辑，

编码器 向量搜索 知识库 基于句向量的语义检索 检索结果 命中知识点“如何查询积分” 怎么看还剩多少积分 知识点 1 知识点 2 知识点 3 用户问题 • 通过标注数据训练句向量编码器 • 标注数据为句对：语义相同的句对、语义不同的句 对 • 句向量编码器的结构： Bi-LSTM + max-pooling • 向量搜索使用 Faiss 句向量编码器和向量搜索 状 态 • 网络的输入是 NLU 结果和上一步系统动作 • 网络的输出是下一步系统动作的概率分布 • 可通过有监督学习或强化学习的方法训练 • 需要大量真实的、标注的对话数据 基于深度强化学习的对话状态跟踪 [Williams 2016] • 任务型对话将用户的输入和系统的输出都映射为对话动作 • 通过对话状态来实现上下文的理解和表示 •

（MySQL/SQL Server）以及外部数据源（工商信息、税务数 据）。针对审计场景的特殊性，数据采集需遵循完整性、时效性、 可追溯性原则，例如凭证类数据需保留原始哈希值以供校验，时序 数据需标注采集时间戳。 审计数据的预处理流程分为四阶段：清洗、转换、增强、归 集。清洗阶段通过规则引擎处理缺失值与异常值，例如对金额字段 的空值填充采用同行科目均值法，对离群值采用箱线图结合审计经 SAP、Oracle）、财 务软件（如用友、金蝶）、OA 系统以及税务平台，实现审计相关 数据的自动化抽取。针对非结构化数据（如合同扫描件、邮件记 录），采用 OCR 识别与 NLP 文本解析技术提取关键字段，并标注 数据来源与时间戳以确保可追溯性。 典型审计数据源及处理方式如下表所示： 数据类型 数据来源示例 标准化方法 输出格式 结构化数据 财务总账、明细账 字段映射（科目代码→标准科 目体系） 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突 出） 3. 多版本差异对比（自动生成调整前后数据对照表） 实时交互模块通过自然语言接口响应审计人员的动态查询， ” ” 如 显示前五大供应商近三年交易趋势 等复杂需求。对话系统内置

据集，调整模型的部分或全部参数，将行业 知识内化到大模型中，从而提升模型在特定任务上的表现。微调的效果直接受到数据质量 和微调策略的影响。 常用的微调方法包括有监督微调和低秩微调。有监督微调在标注数据上进行模型参 数的调整，而低秩微调则通过低秩矩阵减少更新参数量，从而降低计算资源的消耗。微调 策略的选择应根据任务需求、数据量和计算资源等因素综合考虑。 3.1.2.3 模型微调 �� （1）数据收集：从可靠来源收集大量、高质量的数据，确保数据的全面性和代表性。 （2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、校验等预处理操作，提高数据质量。 （3）数据标注：对监督学习任务中的数据进行标注，确保标注的准确性和一致性。 （4）数据增强：通过数据增强技术生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力。 （5）数据存储与访问：建立高效、安全的数据存储和访问机制，确保数据的可访问性和 ，增强客户信 任度。 （3）完善数据安全与个人信息保护规范。鉴于保险业务涉及大量敏感数据与个人信息， 需针对大模型技术及应用特点，制定详细的数据安全与个人信息保护规范。明确在模型训 练、数据标注、模型使用等各个环节中，对于数据安全与个人信息保护的具体要求与措施， 确保客户数据的安全性与隐私性。 （4）构建负责任的大模型研发应用体系。在保险行业AI研发与应用过程中，应深入研究 并践行“

4.1.1 数据收集与清洗.........................................................................73 4.1.2 数据标注与分类.........................................................................75 4.1.3 数据存储与管理...... 析和决策支持奠定坚实基础。 4.1.2 数据标注与分类 在数据标注与分类过程中，首先需要对收集到的金融银行数据 进行初步筛选，确保数据的完整性和准确性。数据标注是根据业务 “ ” “ 需求对数据进行标记，例如将交易数据标注为 正常交易 或 可疑交 ” “ ” “ ” 易 ，将客户行为标注为 高价值客户 或 普通客户 等。这一步骤需 要结合业务规则和机器学习模型的训练需求，确保标注的一致性和 可解释性。 用自然语言处理（NLP）技术进行分词、去停用词以及向量化处 理，最终转换为可供模型输入的格式。 为了确保数据标注的质量，可以采用以下步骤：  制定明确的标注规则，避免模糊或歧义。  组织标注团队进行培训，确保标注过程的一致性。  引入多轮校验机制，如交叉验证或专家审核，降低标注错误 率。 在数据分类环节，可以通过以下方式提升效率和准确性：  使用自动化工具进行初步分类，减少人工工作量。

靠 • 由 AI 决定何时需要 HI 介入 • 通过 3 种方式满足用户需求 • 完全 AI • AI + HI • 完全 HI • HI 提供高质量的标注数据 AI + HI （ Human Intelligence ）形成正向循 环 更智能的 对话系统 更深度的 模型 • HI 纠正 AI 的错误：语 在线助理强调双向的沟通、长期的关系和个性化的服务 • 使用深度学习解决 NLP 问题基本包括 4 个步骤： Embed 、 Encode 、 Attend 、 Predict • 在大量标注数据的基础上，深度学习能明显提升语义理解、问答、 对话等模型的效果 • 现阶段，聚焦场景、人机混合的智能助理产品更有用户和商业价 值 The future is already here

wen 等 自研混元大模型 u 从零训练自主创新的通用大模型 u 7b 13b 70b 不同参数量级 数据构建 预置 3 大类精调 数 据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 练 工 坊 数据 调试 容器底座 AI 资产管 理 资源管理 一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控