Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... ........................................................................................21 3. 系统架构设计..............................................................................................23 3 .........................................................................................30 3.4 接口设计.............................................................................................32 4.

2.3.2 SaaS 平台趋势...........................................................................34 3. 产品设计................................................................................................... .....................................39 3.1.1 前端设计.....................................................................................42 3.1.2 后端设计.................................................. ...................................44 3.1.3 数据库设计.................................................................................45 3.2 功能模块.........................................................

.......................................................................................48 4.1 模型架构设计......................................................................................50 4.1.1 深度学习模型 60 4.2.2 超参数调优技巧.........................................................................62 5. 系统架构设计..............................................................................................65 5 .......................................96 7.2 方案设计与评估..................................................................................98 7.2.1 概要设计与技术评审.............................................

........................................................................................26 4. 技术架构设计................................................................................................... ...................................................................................32 4. 系统集成与 API 设计..................................................................................................32 ........................................................................................36 5. 功能模块设计...................................................................................................

...................................48 3. AI 大模型训练设计方案..............................................................................51 3.1 模型选择与架构设计................................................... 1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3 模型评估指标...... ......................................86 4.1 知识库与模型接口设计.......................................................................89 4.1.1 API 接口设计.......................................................

........................................................................................22 3. 技术方案设计................................................................................................... .....................................................................24 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计.......................................................................................................... DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短

..................................29 4. 系统架构设计..............................................................................................30 4.1 总体架构设计............................................. ....................................34 4.3 接口设计.............................................................................................37 4.4 数据流设计.............................................. .................................52 6. 数据库设计.................................................................................................55 6.1 数据库模型设计...........................................

2.2.3 可扩展性需求.............................................................................28 3. 系统架构设计..............................................................................................30 3 .....................................44 3.3 数据流设计..........................................................................................46 3.4 接口设计................................................ 模型优化与调参..................................................................................69 6. 考评方案设计..............................................................................................71 6

3 用户友好性.................................................................................29 3. 技术架构设计..............................................................................................31 3 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点：  加强数据治理，确保数据隐私与安全。  推动跨部门合作，整合资源，提高数据共享的效率。  加强对 AI 分析当前公共安全管理中视频监控的局限性，包括监控盲区、 事件响应延迟等问题。 2. 介绍 AI 大模型在视频分析中的优势，如深度学习算法的应 用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效

2.2.2 数据处理与分析.........................................................................28 2.3 系统架构设计......................................................................................30 2.3.1 数据层 6.1.1 硬件与软件兼容性...................................................................106 6.1.2 API 接口设计............................................................................109 6.2 功能测试.......... 化。在落地实施过程中，部署这些算法的技术团队应具备强大的数 据处理能力，并利用云计算和边缘计算的力量，确保数据处理的实 时性和高效性。 下面是一个概念图示，展示了 AI 算法在铁路沿线监测的核心 应用框架： 通过以上的技术方案设计和算法应用，铁路沿线实景三维 AI 大模型可以在实际运行中充分发挥效能，提升铁路运输安全，降低 运营成本。随着技术的不断进步与算法的不断优化，未来铁路沿线 的智能监测系统将会更加高效和可靠。