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............................. 13 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集 .........................................84 4. 知识库与 AI 模型集成.................................................................................86 4.1 知识库与模型接口设计.........................................

任务型对话 闲聊 问答型对话 帮我订张机票 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 答。 问答机器人将用户的问题匹配 到知识库中最相近的知识点上， 用该知识点的答案回答用户。 如何成为会员 • 怎么注册会员 • 我想成为会员 基本思路 • 每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义 词 扩展等操作 • 返回知识库中若干个相关性最高的问题 对 应的知识点 • 排序 • 通过一个语义匹配模型计算用户问题和 检 索返回问题的语义相似度，选择语义 相似 度最高的问题对应的知识点 基于检索和排序的问答系统 排序 知识库 检索 检 索结果

包括风险隐患、应急避难场所、应急物资、应急部 门、救援队伍等应急业务对象的主题数据库，以及 监测预警、安全生产、监管执法、指挥救援、社会动 员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 明确，则只能依靠决策者直觉判断进行临机决策。 图3 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 较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的 跨学科知识，为解决应用情境中的问题而生，因此， 其知识默会的部分要比能言明的部分更为重要[25]。 传统知识管理模式是建立在知识的结构化符号 表示之上[11]，这也导致当前信息系统的知识库主要 关注那些可以编码的显性知识，而隐性知识因无法 符号化表示则难以建模。如表 1 所示，与传统模式 相比，大语言模型提供了一种全新的知识管理模式， 利用大语言模型技术重塑应急系统的知识获取、知 识

30%的潜 在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 性发展为 CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 译，满足跨国企业客户服务需求。模型特有的多轮对话记忆功能， 可完整跟踪长达 3 个月的连续客户交互记录，避免传统 CRM 因会 话断层导致的响应偏差。 知识管理与决策支持方面，DeepSeek 的行业知识库覆盖金 融、制造、零售等 8 大垂直领域，包含超过 5000 万条结构化商业 知识条目。通过 RAG（检索增强生成）技术，能在 300ms 内完成 海量客户数据的关联分析，输出带溯源依据的决策建议。典型应用 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达 88%，较原 规则引擎提升 33 个百分点，知识库维护工时将从每月 120 人时缩 减至 40 人时。以下是关键效益指标的量化对比： 指标项 现状基准 目标值 提升幅度 客服响应速度 8

大模型的“黑箱”特性给监管审查、客户信任及内部决策带来了巨大挑战。为了提升模 型的可解释性，保险公司可以采用多种方法，如可视化技术、特征重要性分析、局部解释等， 将复杂的模型决策过程转化为易于理解的形式。 此外，还可以引入专家知识库和领域知识图谱等辅助工具，为模型决策提供可解释的 依据。这些措施有助于增强用户对模型的信任度，促进技术的广泛应用。 （5）技术投入与运维压力 建立和维护大型模型系统需要巨大的技术投入和持续的运维支持。为了应对这一挑 提示词工程 检索增强生成（RAG）技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为上下文输 入给大型语言模型，从而显著提升生成内容的质量和准确性。检索增强生成技术结合了信 息检索和文本生成的优势，为企业提供了一个强大的工具，以增强输出能力。 3.1.2.2 检索增强生成 �� 检索增强生成技术的核心在于构建和维护一个高质量的知识库，这个知识库应包含 企业希望重点服务的业务场景数据。通过这 可以快速部署大模型应用，而无需进行昂贵的模型重新训练或开发。因此，检索增强生成 技术已成为许多企业部署大型语言模型应用的主流选择。 然而，检索增强生成技术也带来了一些挑战。首先，引入检索步骤增加了系统的复杂 度，这包括建立和维护知识库、优化检索效率等。其次，生成内容的质量高度依赖于检索系 统的性能和检索到的信息的质量。这意味着，为了实现高质量的输出，企业需要投入更多 的成本和资源来优化检索增强生成系统。 此外，检索过程可能

计算使能方案和价值 华为提供了 ModelMate RAG 工具链及 AI 计算使能-RAG 知识库构建服务，使能行业用户 构建财务制度、属地查检、蓝盾知库等知识库，通过对 1 万+多格式的文档进行分析、解析、 切片及入库等语料处理，采用了语料标准化、检索调优、切片调优等多种调优手段，最终保 障知识库答准率达到 90%+； 华为提供 ModelMate Agent 工具链及 AI 为文旅行业实现数智化转型提供技术基础，讯飞文旅大模型在以下几点进行技术创新。 （一）创新技术赋能，打造本地化知识引擎 讯飞文旅大模型突破性地将先进的基座大模型与本地特色数据相结合，构建了本地专属 的文旅知识库。通过深度学习、自然语言处理等技术，对当地历史文化、风土人情、景点信 息、美食特产等进行深度挖掘和结构化处理，形成精准、全面、动态更新的知识图谱。该知 识库不仅能够准确理解用户意图，还能提供个性化、场景化的信息推荐和服务，例如根据用 合实验室取得阶段性成果，正式推出“智医随行”大模型，用 AI 赋能全流程患者管理。作 为医院与讯飞医疗共建联合实验室的创新成果，“智医随行”大模型通过本地化部署，深度 融合讯飞星火医疗大模型的专病管理路径知识库与医院专科知识库，为医护人员打造覆盖患 者“预防-治疗-康复-随访”全周期的 AI 助手，助力国家级高峰学科建设，推动专科全病程 管理迈入智能化新阶段。 目前“智医随行”大模型已在普外科、骨科、血液内科、神经外科、心血管内科、肿瘤

通过理解 - 交互 - 咨询 - 任务等环节 ，完成交易闭 环 个性化的需求如何更高效的被满足？ 如何提升基于交互的服务效率和服务体验？ 任务型对话机器人 商业智能 智能分组推送 个性化推荐 知识库 问答型对话机器人 领先的知识型交互机器人 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 机器与人工相结合 深度学习的应用：知 识挖掘 解决 方案 知识库 主要 挑战 核心 价值 层次聚类 相似度计算 词向量训练 句向量训练 相似度计算 问题检索 人工审核 问题挖掘 主题词挖掘 目标 [Conneau 2017] 有监督 学习 无监督 学习 历史语料 主题词 预处理 l 基于知识库和历史语料训练具有较强 语义泛化能力的问答模型

家庭 结构 小于 3000 元 / 年 重大 疾病 三口之家 孩子 是否 返还型 保障 额度 给谁 投保 5 岁 是 小富机器人优势不特色 智能化：智能机器人和知识库 工具创新战略 小富机器人 — 中国富二代机器 人 》 知识表示标签化 知识结构差异化 知识加工自动化 用智慧发现信息价值 Discover information 》》》 普通型知识 本癿自劢化知识加工 • 灵活多变癿用户问题 句式需要语义分析才 能真正理解 案例 - 某大型保险集团公司微信人机互劢系 统 上线后敁果 • 提供了结合内外网数据癿与业 知识图谱 • 多语种知识库同步建设，跨语 种知识关联 • 知识加工提供多语种自劢摘 要、主题分类 • 加工知识量 • 50T • 数据来源 互联网论坛 • 学术网站 • 数据格式 • PDF • WORD • HTML • 输出 • 知识库 • 知识图谱 智慧 现 息 值癿 D知 isco识 ver条 infor目 mation 解决客户问题 • 知识数据量大，人工管

u 公有云 HCC 高性能服务器，一键纳管 u 私有化服务器，支持 X86+ARM 统一纳 管 自研行业大模型 u 金融 / 汽车 / 医疗，提升垂类任务性能 u 支持知识增强、实时更新知识库 开源大模型 u Deep seek 全 系 u Llama/baichuan/chatglm/Qwen 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 服务调用——安全、高可用 主要优势 : • 国内率先支持「 DeepSeek 满血版 + 私 域知识管理 + 实时搜索」于一体 • 分钟级搭建大模型应用 • 集成私域知识库，让 AI 更专业，支持 复杂图文混排文档解析 > 目标客户和场景 : • 面向具备简单开发能力的初级开发者、企 业运营人员。 • 可通过模型选择、提示词模版、 求的服务问答场景。 要稳定选标准模式，要定制选工作流，要尝鲜选 Agent ！ 腾讯云大模型知识引擎：三大应用模式，满足客户多样需求 文件助手 员工服务 专家助手 智能客服 把企业五花八门的知识库喂给大模型，没那么简单！ 难点：企业知识格式多样、图文并茂 复杂排版的阅读顺序 复杂的子元素识别 复杂的表格结构 跨栏段落 跨图段落 少线表格 无线表格 有线表格

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