开发语言选择......................................................................................24 3.2 框架与库选择......................................................................................25 3.3 数据库选型 用户界面设计......................................................................................67 7.2 前端框架选择......................................................................................68 React.. .........................................................................................74 8.1 后端框架选择......................................................................................76 8.2 后端功能实现

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。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与 评估，以及训练结果的综合分析与报告生成。系统的设计将严格遵 循现有的数据安全与隐私保护法规，确保所有数据处理活动在法律 框架内进行。 项目的技术约束主要源于当前的硬件资源与预算限制。系统需 要支持至少 100 个并发用户的访问，服务器响应时间不超过 2 秒。 此外，系统应具备良好的可扩展性，以适应用户数量和数据量的增 高效的数据清洗、标注和预处理能力，以满足不同训练任务的需 求。数据处理过程中，系统应支持自动化工具和人工干预相结合的 方式，确保数据质量的同时提升处理效率。 其次，系统需具备强大的模型训练支持功能。这包括对多种主 流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的兼容性，以及 硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监

多源视频接入、实时处理 高 视频处理框架、网络传 输技术 目标检测与 跟踪 实时目标识别与跟踪 高 深度学习模型、计算机 视觉技术 行为识别 可疑行为的实时识别 高 机器学习、模式识别算 法 事件抽取 提取事件关键信息 中 自然语言处理、事件模 型 情感分析 分析事件中涉事人员的情绪状态 中 计算机视觉、情感分析 算法 实时监控视 图 多画面集中显示及控制 中 前端框架、视频拼接技 术 数据采集：利用 API 接口抓取来自社交媒体的实时数据，同时 辅以爬虫技术收集公共可访问的用户生成内容，确保所采集数 据的规模和多样性。 2. 数据预处理：对收集的原始数据进行清洗，包括文本框架的标 准化、去除噪声信息和进行格式转换。此外，对于视频数据， 将需要进行切分和转码，为后续模型处理做准备。 3. 情感分析：应用 NLP 技术对帖子和评论进行情感倾向性分 析，对公众情绪进行实时监控，以便快速反应潜在的社会冲突 和舆论危机。 4. 视频内容分析：利用计算机视觉算法，对视频数据进行对象检 测、行为识别和事件分类，从而提取出与公共安全相关的关键 场景和行为信息。 通过上述步骤，我们形成了一个闭环的数据输入框架，以确保 相关风险信息的快速收集与响应。下表总结了涉及各社交媒体平台 的数据特点及潜在分析应用： 社交媒体平 台 数据特点 潜在应用 Twitter 短文本、实时更新 热点事件监控、舆情分析

学 报 51 卷 Wang 等[25] 探索了使用 GPT-4V 赋能的具身 智能任务规划的可能性, 作者提出一个基于 GPT- 4V 的框架, 用于通过结合自然语言指令和机器人 视觉感知来增强具身任务规划. 框架使用视频数据 的初始帧和对应的文本指令作为输入, 根据输入的 指令和环境图像, 生成一系列动作计划. 研究人员 在多个公开的机器人数据集上进行实验, 结果表明, GPT-4V 相比于依赖预训练视觉语言模型或仅采用端 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法, KITE 在演示数据较少或相当的情况下训练效果更优. CoPa[96] 通过部件空间约束实现通用机器人操 作. 该框架利用大规模预训练模型中蕴含的常识知 识来指导机器人在开放世界场景中的低层次控制. 在运动规划阶段, 首先将识别出的关键部件简化为 几何元素表示, 如将细长部分建模为向量, 而将其 他部分建模为表面, MOKA 中的关键点由用户在图像中标 出, 作者将该方法称之为视觉提示. 视觉提示有利 于将动作生成问题转化为视觉语言模型能解决的视 觉问答问题, 解决了自然语言表达能力不精确的问 题. MOKA 框架包括两个层次的推理过程: 高层任 务推理和低层动作推理. 在高层任务推理阶段, 视 觉语言模型将自然语言描述的任务分解为一系列简 单的子任务, 并总结每个子任务的信息, 如抓取对 象、未固定对象和运动方向等;

算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据 AI 框架 u Pyspark ， pytorch, vllm ， megatron 等 通用训练框架 u triton, vllm, sg lang, sd, pmml 等 通 用 推 理框架 分布式文件存储 u 公 有 云 分布 式 DeepSeek 实践 全行业适用、让 DeepSeek 更好用 TI 平台 × DeepSeek 面向实战的精调部署平台 全周期均可切入使用 痛点 不知道怎么基于 R1 蒸馏模 型 开源框架繁多，不知道怎么选 TI 平台价值 内置蒸馏方案，开箱即用 内置全系模型，一键精调 多 验证成本高 算力投入大，优化成本长期存 在 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换

4.1.1 编程语言选择.............................................................................74 4.1.2 框架与库.....................................................................................76 4.1.3 云服务平台 通过搭建一个人工智能行业的大模型 SaaS 平台，不仅可以满 足多样化的业务需求，还可以提供高效的技术支持和数据处理能 力，从而提升企业的核心竞争力。该平台将整合多种先进的自然语 言处理技术、深度学习算法及大数据处理框架，以实现全面的 AI 服务。 1.2 人工智能行业发展现状 近年来，人工智能行业发展迅速，已经成为全球经济结构转型 的重要驱动力。随着技术的进步和计算能力的提升，AI 行业的应用 场景不断 迁移学习，再到自监督学习， algorithms 的创新使得模型可 以在更少的数据上训练出更高的性能。 4. 开放源代码的崛起：诸如 TensorFlow、PyTorch 等开放源代 码的机器学习框架，极大地降低了技术门槛，使得更多的企业 和开发者能够参与到人工智能的应用开发中。 5. 企业的需求增长：各行业对数字化转型的迫切需求，尤其是在 医疗、金融、制造等领域，催生了对人工智能解决方案的巨大

1.【Agent运行时配置统一托管】 • Agent组件管理平台，通过AgentId串连各组件 配置 2.【Agent侧快速集成】 • 基于AgentId封装各组件 API • AI应用侧框架SAA通过Agent API配置化接入 3.【安全零信任】 • 访问凭证加密托管 • 运行时无损轮转 4. 【A2A协议】 • Agent名片注册 • Agent编排 Nacos3.0 RoadMap LLM模型参数托管 • 凭据管理 • 增量推送 • 推送反压 • 服务健康检查优化 生态融合探索 Go & Python 框架支持 K8S Controller & xDS协议 Mesh支持 成熟插件并入 国产化支持 Spring AI & Diff 等AI框架支持 官网持续优化 易用 ｜ Nacos3.0 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 稳定可靠，部署简单 多年沉淀打磨，稳定性高于三方MCP Registry。多种部署方式支持，一键部 署 MCP Server 开发困境 Prompt 在代码写死，调试不易 现在的MCP Server开发框架都是将 Tool相关的Prompt写死在代码中，频 繁的调试需要频繁的进行应用发布，十 分繁琐耗时。 Nacos 动态控制 MCP Server Prompt 动态变更 MCP Server

企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分析：明确企业在业务流程中的痛点和需求，确定 AI 智 能体的应用场景和目标。  技术选型：选择适合企业需求的 AI 技术和工具，如深度学习 框架、自然语言处理引擎等。  数据准备：收集和整理企业历史数据，确保数据的质量和完 整性，为 AI 智能体的训练和优化提供基础。  系统集成：将 AI 智能体集成到企业现有的 IT 系统中，确保其 智能体，验证其效果后再推广至其他部门。此外，方案的落地将遵 循数据安全和隐私保护的原则，确保 AI 技术的应用符合相关法律 法规和行业标准。 通过以上目标与范围的明确，本方案旨在为企业提供一套切实 可行的 AI 智能体应用服务框架，助力企业在数字化转型中抢占先 机，提升核心竞争力。 1.3 方法论 在商务 AI 智能体应用服务方案的设计中，方法论的核心在于 确保技术的可行性与商业需求的高度匹配。首先，我们采用了敏捷 算法层是 AI 智能体的核心，负责模型的训练、优化与推理。 采用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）和机器学习算法 （如决策树、支持向量机）来构建多样化的模型，满足不同的业务 需求。为提高模型的准确性和泛化能力，算法层引入数据增强、迁 移学习和联邦学习等技术。模型训练过程中，采用分布式计算框架 （如 Spark、Ray）以加速训练速度，并通过自动化机器学习 （AutoML）工具优化超参数和模型选择。

和结构化处理，形成可被模型直接利用的知识库。  模型训练与优化：采用分布式训练架构，结合超参数调优和模 型剪枝等技术，提升模型的训练效率和性能。 在技术选型上，项目将优先采用开源的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）和分布式计算平台（如 Kubernetes、Spark），以确保方案的灵活性和可扩展性。同时， 项目将注重数据安全与隐私保护，通过数据脱敏、加密传输和访问 数据验证：通过抽样检查或与权威数据源对比，验证 数据的准确性和一致性。 为高效管理多源数据，可构建数据采集管道，使用 ETL（Extract, Transform, Load）工具或分布式计算框架（如 Apache NiFi、Apache Kafka）实现数据的自动化采集、清洗和存 储。最终，采集的数据应存储于结构化数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非结构化数据库（如 噪声添加则可以提高模型在嘈杂环境下的识别能力。此外，还可以 采用频谱增强策略，如频谱掩蔽和频谱扭曲，通过改变音频的频谱 特征，增强模型对频谱变化的适应性。 为了实现高效的数据增强，可以采用自动化增强工具和框架， 如 TensorFlow 的 tf.image 模块和 PyTorch 的 torchvision.transforms 模块。这些工具提供了丰富的增强函数， 可以方便地集成到训练流程中。同时，为了确保增强后的数据质

安全性，同时开发相应的 API 接口，便于其他系统调用；第四，建 立完善的监控和维护机制，及时发现并解决模型运行中的问题，确 保系统的长期稳定运行。 项目的技术范围主要包括：使用业界领先的深度学习框架进行 模型训练和优化；采用分布式计算技术，确保模型在大规模数据处 理中的高效性；集成银行现有的数据管理系统，确保数据的完整性 和安全性。项目的管理范围包括：制定详细的项目计划，明确各个 阶段 数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等，为模型训练提供丰 富的数据基础。数据层还需实现数据清洗、去重和标准化处理，以 确保数据质量。 模型层负责 Deepseek 大模型的训练与推理。采用分布式训练 框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）加速模型训练，并通过模型压 缩技术（如量化、剪枝）优化推理性能。模型层支持在线学习和定 期更新，以适应银行业务的动态变化。为确保模型的安全性与合规 系统（如 CRM、核心银行系统）无缝集成，确保业务流程的连贯性。 以下是系统架构中各层的功能与技术要求总结： - 数据层：分布式数据库、数据湖技术、数据清洗与标准化。 - 模型层：分布式训练框架、模型压缩、在线学习、模型解释性工 具。 - 服务层：微服务架构、API 网关、负载均衡、容灾备份、安全控 制。 - 应用层：智能客服、风险管理、系统集成、业务流程优化。 通过上述设计，系统能够高效支持银行业务需求，同时满足安