deepseek 模型 电子政务知识库建设方案 目 录 1. 项目背景与目标....................................................................................................3 2. 需求分析与规划........................................... deepseek 模型接入方案................................................................................29 4. 知识库构建方案.............................................................................................. 政务数据资源的 日益丰富和复杂化，如何在海量信息中快速、准确地获取所需知识， 成为当前电子政务系统面临的一大挑战。传统的政务知识库建设往 往受限于信息处理能力和资源整合效率，难以满足日益增长的知识 需求。为了解决这一问题，本项目旨在引入先进的深度学习和知识 图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破：

网络安全等级保护 2.0 基础知识培训课件 网络安全形势及政策解析 • 抽样监测发现，境外有近 4.7 万个 IP 地址作为木马或僵尸网络控制服务器参与控制我国境内主机，其控制 的境内主机数量已由近 500 万增加至近 890 万，呈现大规模化趋势。其中位于日本（ 22.8% ）、美国 （ 20.4% ）和韩国（ 7.1% ）的控制服务器 IP 数量居前三位。 • 在网站安全方面，境外黑客对境内

• 客户信息安全问题 • 传统在线客服拟人度低 ，客户体验 差 • 缺乏主动、个性化客户管理 传统金融客服中心运营模式面临诸多 挑战 • 业务迭代快 ，知识更新难 • 专业性语料库搭建难度大 • 知识管理落后 ，缺少定制化服 务 1. 管理效率 2. 业 务 推 进 3. 技 术 应 用 • 软硬件部署版本老 化 • 业务支撑瓶颈明显 • 持续运营挑战多 (CEO&CHO) • 营销获客、培训、电话销售、客服、质检各个环节过于依赖人，成本居高不下 • 对一线坐席管理滞后，颗粒度粗，管理效率亟待提升 知识及业务管理（客服主管 &CTO ） • 知识更新频繁，多渠道知识维护难，现有平台易用性较差，需要大量人力维护 • 企业不了解具体客户 ，无法精准 判断客户价值 • 客户营销手段颗粒度粗 • 252 亿 84 亿 54 亿 AI 为客户服务行业带来更多可能性 • 全面捕捉客户数据 • 行业知识库系统的整合建立 • 提供客户信息安全保护 • 快速迭代技术 + 快速迭代业 务 • 自助化工具提高运营管理效 率 • 多渠道打通 • 客户全生命周期洞察 • 全面数据获取与分析，完善

评价方式匮乏。 • 各部门业务知识独立管理， 存 放 形式各异， 没有统一的标准。 • 知识更新不及时， 知识缺少全 周 期管理。 • 传统搜索无法完整找到多格式 的 知识， 找知识效率低。 会前知识检索 会中随时提问 会后智能回顾 培训计划制定 AI 教学、 出题 AI 学习、智能陪练 搭建专属的行业知识库 支持多格式内容的识别、解析、问答 生成专业报告 生成专业报告 AI 办公｜ DeepSeek & 腾 讯知识库 + 培训 + 视频会议三大 AI 办公应用 场景 人才培养 企业级知识底座 远程沟通 3 内容操作防泄漏 分享 、复制 、打印 、截屏提醒 、下载权限 内容显示防泄漏 页面水印 、成员信息展示 、搜索热榜管理 自定义敏感词 可设置敏感词库， 对平台内容进行脱敏处理 自选审查级别 敏感内容隐藏 、敏感内容 / 所有内容先审后 、按操作终端查询 知识底座｜企业级知识库， 不止是 ima 内容防泄漏 内容安全审查 敏感操作记录 权限设置 + 安全管理 + 私有化部署构建安全可控的本地 AI 知 识库 企业级 、部门级 、团队级知识库 细化到人的权限管理 合规和内容防泄露 4 知识底座｜员工个人知识库 知识创作 +AI 问答 + 团队分享帮助员工沉淀工作经 验 权限灵活配置 基于知识下发学习任务

了集数据、计算和应用 于 一体的空天信息服务体系。携手蓝凌开启知识管理项目平台建设，深入融入业务与 AI 技术，搭建知识仓库、 A I 研发助手 、星图百科等，构 建 BOM 图谱，实现对知识从沉淀到共享、查找、复用、创新全周期管理，提升知识利用效率，全面提升企业核心竞争力，有效支撑集团战略落 地。 SRM 数据 & 知识 能力 BOM BI 能力 BOM 使用频率 各赛道 、供应商涉及金额 能力 bom 应用 能力 bom 图谱 PBS 拆解 能力 BOM 全生命周期管理 产品知识库 行业知识库 项目资产库 A I 产品助手 A I 运维助手 能力 bom 管理 测试过程中涉及众多相关领域的专业知识、流程规范、规章制度等，经 过多年发展，公司依靠自主核心技术，构建了多元化产品体系 ，实现 了 面向民航空中交通管理、城市道路交通管理、城市治理等多个细分 领域 的应用与产业化落地，具备解决复杂需求和应用场景的整体方案 设计能 力，具备定制化的产品研制开发能力，拥有丰富的成功市场实践 与案例。 携手蓝凌软件构建统一知识管理平台，让公司技术经验、研发知识、案

度情境感知能力 需具备对企业内部环境的深度情境 感知能力，包括理解组织架构、员 工角色、权限级别、业务流程及专 消费级 AI Agent vs 企业级 AI Agent 的部分特征比 较 具备通用世界知识，但缺乏对特定 组织内部情境的理解 通常利用用户数据改进通用模型， 数据治理标准相对宽松 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 数据处理与隐私 情境感知能力 核心设计目标 www 时所遵循的标准化交互规则。 Agent 协议可以追溯到 1993 年的基于消息的通信协议—— KQML （ Knowledge Query and Manipulation Language ，知识查询和处理语 言）是一种基于消息的通信协议，同时本身也是一种独立的信息交换和协议语言。自此， Agent 协议经历了符号和 SOA 基础阶段（ 1993- 2006 年）、检索和模型化行动阶段（ 2020-2023 、情境化地生成高质 量 内容 ，从个性化营销文案到严谨的技术文档 ，赋 能每 一次精准沟通。 内容生成：企业创造力的放大器 自动化：企业执行力的倍增器 其核心在于大型语言模型（ LLM ）强大 的 知识整合与文本生成能力 ，使其能深 度理 交互范式：企业软件的遥控器 数据分析：智能决策的参谋部 超越传统 RPA ，通过理解、规划与自主执行，端到 端 打通跨系统业务流程，将人力从海量重复性工作

在通用大模型基础 上， 通过海量自然资源行业数据训练，在自然资源知识问答、 影像视频智能解译、国土空间规划和实施监督、国土空间用途 管制等方面予以应用。 事项 语料分类 自然资源 部 重庆 武汉 浙江 深圳 基础语料 数据 办事指南 408 126 104 政策法规 5405 219 82 107 47 公开报告 577 文献期刊 基础知识 48 26 规划文本 19 293 技术标准 33 AI 算法 规则库 标准规范库 调查监测库 确权登记库 审批库 存储资源 网络资源 一张规划蓝图 大模型 …… · 知识库 利用库 规划库 安全资源 AI 算力资源 公共 应用 业务 模块 统一 平 台 基础 设施 统一业务门户 统 一 AI 应 用 系统架构师 智能体合规审查专员 智能体开发工程师 知识库构建工程师 数据应用所 Al 技术应用与推广，业务条线需求 的挖掘和实现 业务应用工程师 Al 产品市场推广专员 数据档案所 基础保障所 智能体功能测试与数据提供 构建 AI 基础设施，为应用提供算 力、数据和平台支撑 智能窗口运维专员 Al 平台工程师 知识库管理工程师 Al 安全工程师 1.2 工作基础

数是不同的）， 有的 AI 算法的参数 达到几 千亿上万亿。 人工智能核心要素 语言是人类与其他动物最重要的 区别之一 逻辑思维以语言的形式表达 知识以文字的形式记录和传 播 如果人工智能想要获取知识 ，就必须懂得理解人类使用的不太精确、可能有歧义、 混乱的语言。 1 、语言模型概 述 语言模型（ Language Model ， LM ） 目标是建模自然语言的概率分 业务痛点突破 6. 知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋， 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈， 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 32B/70B ；四台昇腾 910B ，满血 671B 核心硬件配置方案 配置层级 硬件成本 ( 万元 ) 年运维 ( 万元 ) 使用场景 轻量级 (1.5-7B) 0.8-1.5 0.2-0.5 单机知识库 企业级 (13-32B) 8-15 3-8 全部门部门应用、推理 超大规模 (70-671B ） 50-120 20-50 全部门部门应用、推理、微 调 不同配置在硬件成本、年运维成本和使用场景上各有特点，用户可以

.....130 7.2.2 风险应对措施与预案...............................................................131 8. 文档与知识管理........................................................................................133 8.1 项目文档编写 8.2 知识管理与分享................................................................................143 8.2.1 知识库建设与维护...................................................................145 8.2.2 团队内部培训与知识分享.. 多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。

技术实现工业设备资产 的智能化管理，包括远程诊断、 预测性维护等。 设备资产全面运维保障与高 质量服务 系统设计 建造 投产 运维 退役 报废与回收 一方面，人工智能与工业知识的结合能够构建各类工业机理模型，嵌入智能工厂重点领域与场景，加速协同与创新。 另一方面，由于智能工厂环节多，系统复杂度高，工业 AI 的开发与应用须依托工业互联网方可实现创新在效率的预 期目 Practice) 工业机理模型 数字孪生体 Digital Twin 天智工业大模型 Tianzhi Industrial Large Model 数字空间 Digital Spaco 知识图谱 通过建设面向工业的现代模型栈，在在开源基础大模型基础上自主 研发了天智工业大模型，协同 3900 多个机理模型与 200 多个专家 算 法库，提升了大模型在工业场景下的精度。目前已在工业设计 工业内窥镜 当 其 他 案例：海尔卡奥斯 AI 工业大脑赋能智能制造全链场 景 基于现代数据堆栈将数据持续汇聚、工业知识持续沉淀，并整合工 业数据算法分析优化，利用 AI 挖掘数据隐含关系、隐性知识，广 泛 应用于供应链优化、工业控制、产能分析等场景。 2024-1-11