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

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

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

现网设备日志 根据现网数据库分析告警事件， 结合离线知识库进行业务问答。 离线知识库 现网数据库 大模型盘古 任意大模型 开源大模型 前端效果信息 动态控件请求 参数缺失 / 有 误 实践案例 - 服务实践： Prompt 引擎服务设计 架构 API 调用 API 注册 私有数据支撑 实时数据库 本地知识库 AnySearch 系统 API 系统架构（外部）

92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务所的私有知识库，例如某四大事务所通过微调模型使 其掌握了该所特有的工作底稿编码规则。 审计场景关键能力对照表 | 功能模块 | 技术实现方案 | 审计价 值指标 | |—————–|—————————————| 调用云端模型能力。某会计师事务所的实践表明，这 种模式可使每 TB 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 6-12 个月的演进路线应包 括：Q3 完成企业私有知识库的定制训练，Q4 实现与审计软件（如 鼎信诺）的深度集成，最终达到审计项目全流程 30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 系统导出的凭证数据）、非结构 化文档（扫描版合同/发票）以及语音记录（审计访谈录音），通 过自适应解析引擎将异构数据统一转化为 JSON 格式的中间表示， 字段映射准确率达 98.6%。 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15

- 多轮对话测试：通过构建多轮对话场景，验证模型在复杂对 话中的上下文理解能力和连贯性。测试用例将覆盖客户在不同业务 需求下的交互，如账户查询、信用卡申请、贷款咨询等。 - 知识库 查询测试：针对银行内部知识库，测试模型在查询和提取信息时的 准确性和效率。输入包括产品信息、业务规则、法律法规等相关问 题，评估模型的回答是否符合实际业务要求。 其次，针对系统的性能，我们将设计以下测试用例： 在问题分析阶段，应采用根因分析（RCA）方法，确定问题的 根本原因并制定解决方案。对于复杂问题，可以组织跨部门的技术 专家进行联合分析和讨论，确保问题的高效解决。同时，所有问题 的解决过程和结果应通过文档形式进行记录，并归档至知识库中， 供未来参考和学习。 为了解决高优先级问题的快速响应，可以设置 24/7 的技术支 持团队，并配备值班制度。支持团队成员应具备对 Deepseek 大模 型的深入了解，能够快速定位和解决系统中的紧急问题。对于中低 7x24 小时的技术支持服务，确保在模型运行 过程中出现任何问题时能够及时解决。 - 定期维护和更新：根据银行业务需求和技术发展，定期对模型进 行优化和更新，提升其性能和适应性。 - 知识库建设：建立完善的在线知识库，涵盖常见问题解答、操作 指南、最佳实践等内容，方便银行员工随时查阅和学习。 为评估培训效果，将设计一套科学的反馈机制。通过问卷调 查、实际操作考核以及后续的业务表现跟踪，持续优化培训内容和