.......................................................................................57 4.2.2 数据标注................................................................................................... 透 明化、规范化和智能化，与国家治理现代化的目标相一致，推动法 治政府的建设。 项目的成功执行需要整合多方资源，明确合作、协调机制。技 术团队需深入了解政务需求，法律专家需协同参与法律文本的标注 和模型训练。此外，项目会关注数据安全与隐私保护，确保用户信 息的安全性与合法性。 通过全面的需求调研与技术方案设计，本项目将紧密结合实 际，确保政务 AI 法制员大模型的可行性和高效性，真正成为政务 模型类型 适用场景 优点 缺点 基于规则的 模型 简单法律问题处理 高效、准确 难以处理复杂情境 基于统计学 习的模型 法律文本分析、情感分析 能够识别模式，适用 性较广 需要大量标注数据 基于深度学 习的模型 多轮对话、法律问答、文 书生成 强大的特征提取能力 需要大量计算资源 混合模型 复杂法律问题的推理 综合优点，适应性强 实现复杂，可能需要 调优 通过以上

........................................81 4.2 数据标注与训练..................................................................................82 4.2.1 标注规范制定............................................... 联 住建、社保等 6 大系统的 124 类数据字段，生成完整办事指南的耗 时从 40 分钟缩短至 3 分钟。知识图谱构建效率对比实验表明，在 建立市级人才引进政策图谱时，DeepSeek 所需标注量仅为传统方 法的 18%。 在系统适配性层面，提供灵活的部署方案组合：支持私有化部 署的轻量化版本可在 8 核 CPU/32G 内存环境下实现 200+并发，响 应时间控制在 800ms 以内。云端混合架构下，通过智能流量分配 功能模块 技术实现 效能提升指标 格式校验 基于规则引擎的 PDF/图片解析 错误率下降 62% 逻辑校验 自然语言理解交叉核验材料间一致性 平均处理时长缩短 45% 智能补正建议 生成带高亮标注的修改指引 一次通过率提升 28% 跨部门协同场景 通过智能体构建虚拟协作中枢，解决传统串联审批效率瓶颈。例如 建设工程联合验收场景： 该设计使某开发区项目验收周期从 15 天压缩至 6 天，关键路

入，以及支持结构化数据、非 结构化文本、音视频等多模态数据接入，提供数据去重工具。 6.2.1.2 数据标注 a) 应支持微调语料标注能力，即对已有大规模通用语料库进行精细化标注，以满足特定任务或领 域的需求。标注结果应具备一致性和可靠性，遵循相应的标注规范； b) 应支持对齐语料标注能力，具备将不同来源、不同结构的文本进行整合和对齐的能力，形成一 致、规范的文本数据。考虑文本的语法、语义和上下文信息，确保文本对齐和一致性； 应支持QA抽取能力，从原始文本中提取问题与答案相关信息的能力，以构建问答对数据。关注 问题的表述清晰度、答案的准确性以及上下文关联性，确保问答对质量； d) 应确保标注过程的可追溯性，便于后期数据审核和质量控制； e) 宜支持多人协同标注，提高标注效率。 6.2.1.3 数据增强 a) 应支持 prompt 扩写能力，具备对输入 prompt 进行拓展的能力，通过引入更多的描述性词汇 和细节信息，以 和道路交通运营提供全面、高效的专业知识搜索问答和初级分析研判能力，实现智能客服、智 能运维以及应急指挥等多种功能应用； c) 宜支持档案管理场景能力，包括但不限于知识型搜索能力、对档案知识智能检索的再标注等能 力； d) 宜支持法务数字助手场景能力，包括但不限于仿写型法律意见书生成、文本纠错、安全可靠等 能力； e) 宜支持智慧农业种植助手能力，包括支持对农业产品进行判断、提供图片识别和文本搜索图片

1 数据源选择.................................................................................61 4.2.2 数据标注与增强.........................................................................62 4.3 模型训练策略......... 数据层作为平台的核心支撑，负责海量政务数据的采集、存 储、处理和分析。通过构建统一的数据湖，平台实现了多源异构数 据的整合与治理，确保数据的完整性、一致性和可用性。数据治理 模块包括数据清洗、数据标注和数据质量管理，为上层算法和服务 提供高质量的数据支持。 算法层是平台的智能化引擎，集成了多种先进的大模型技术， 包括自然语言处理、计算机视觉和知识图谱等。针对政务办公场 景，平台设计了专用 在功能模块划分上，应用服务层主要包括以下几个核心组件： - 任务调度服务：负责 AI 模型的训练、推理任务的调度与管理，支 持优先级设定、资源分配及任务状态监控。 - 数据预处理服务：提 供数据清洗、标注、格式转换等功能，确保输入数据的质量符合模 型要求。 - 模型管理服务：实现模型的版本控制、部署、更新及下 架等全生命周期管理，支持模型的灰度发布与回滚。 - 推理服务： 封装各类 AI

的训 练数据集，该数据集应涵盖多种城市治理场景，包括但不限于交通 管理、公共安全、环境监测等领域。数据预处理阶段，需对原始数 据进行清洗、去重和标注，确保数据的准确性和一致性。对于标注 数据，可以采用半自动化的标注工具结合人工审核，以提高标注效 率和质量。 在模型训练过程中，采用分布式训练框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）以加速训练速度。考虑到政务数据的复杂性，可以选择 的文本样本。 在数据准备过程中，还需要注意数据的标注问题。标注数据是 指为每个数据样本添加标签，以指示其所属的类别或属性。在政务 城市治理中，标注数据可能包括事件类型、处理优先级、处理结果 等。标注数据的质量直接影响模型的训练效果，因此需要确保标注 的准确性和一致性。通常，可以通过人工标注和自动化标注相结合 的方式进行数据标注，并通过多轮校验和审核来提高标注质量。 在数据准备完成后，需要对数据进行分割。通常，将数据集分 在技术层面，优化手段主要包括以下几方面： 1. 算法调优：针对特定场景的数据特征，调整模型参数，优化算法 结构。例如，引入自适应学习率机制，提升模型在不同数据分布下 的泛化能力。 2. 数据增强：通过数据清洗、标注优化和样本扩充，提升训练数据 的质量和覆盖率。特别是针对低频事件场景，采用合成数据生成技 术，增强模型对这些事件的识别能力。 3. 模型集成：结合多种模型的优势，采用集成学习方法（如投票机

（商汤）等 1.4 大模型的分 类 通用大模型 L0 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型 。 它们利用大算力、使 用 海量的开放数据与具有巨量参 数的 深度学习算法，在大规模无 标注数 据上进行训练， 以寻找特 征并发现 规律 ，进而形成可“举一 反三” 的强 大泛化能力 ，可在不 进行微调或少 量微调的情况下完 成多场景任务 ， 相当于 AI 完成 了“通识教育” 政府部门为什么需要本地部署大模 型 离线与高效使用 成本与资源优化 数据隐私与安全性 闭环管理机制 定制化与灵活性 模型微调技术要点 （ 1 ） 高质量的标注数据： 标注数据 的质量直接影响微调的效果 ， 需要确 保数据标注的准确性和一致性 （ 2 ） 合理的微调策略： 选择合适的 微调算法和超参数 ，避免过拟合或欠 拟合问题 部分高级模型还会使用强化学习进行优化。 例如 ， ChatGPT 和 Claude 使用 人类 反馈 强化学习（ RLHF ） 让模型的回答更符合用户期望 ，更好地选择符合人类偏好的答案 数据准备成本高 需要收集、 整理和标注大量特定领域的数据 ，这是一个 耗 时费力的过程 4.2 本地大模型构建的技术方案选 择 模型微调主要是指令微调 ，指令微调包括两个阶段： 监督微调和强化学 习 监督微调 强化学习 不足之处：

数据图形化显示，深入分析钻取  多终端交互，同步数据监控 3.5.4. 会议决策  一键快速开启会议  指挥会议一体化  多方实时音视频共享  研讨内容快速投射，多人内容同屏研讨  多方互动式标注研讨  任意调取云中信息作为会商参考  KVM 实现远端和本地可同时操作管理，实现一对多，多对多的坐席协作操作模式 3.5.5. 业务对接  远程控制后台业务电脑实时操作  对接不同业务平台，实现平台联动 视频处理子系统 接入子系统 网闸 APN 专 网 防火墙 检视云前置服务器 检查工作网 XX 市检察院检视云系统平台系统项目建设方案 现对检视云平台的存档视频资源进行在线编辑，包括剪切、截取、标注、消声、片头片 尾、字幕叠加、画面合成、图像增强等，视频档案库实现对视频档案的归档管理。  管理子系统：包括资源管理服务器、运维服务器、检视云管理服务器、可视化调度服务器 等。其中资源管理服 视频、文档、电脑桌面、大数据图表全融合，更多选择 检视云平台支持视频、文件、图片、报表、URL、电脑桌面等资源融合，经可视化渲染主 机，统一生成可视化内容。可视化数据展现可以在任何场景被调用，对于文档、图表等还支持 标注，标注可实时同步到检视云各处，更好的支撑会议会商等业务应用。 4.5.8. 视频分析自动分类归档，更智能 检视云平台提供人脸识别等视频分析成立，利用人脸识别，在远程接访、远程提审、远程 庭审的业务

行通信，以保障系统的模块化和可维护性。 数据层作为基础，负责政务数据的采集、存储和预处理。采用 分布式数据库技术，支持结构化与非结构化数据的统一管理，确保 数据的高效查询与分析。同时，引入数据清洗和标注模块，为 AI 模型训练提供高质量的数据输入。 模型层是核心，集成多种 AI 大模型以支持不同政务场景需 求。通过微服务架构，支持模型的动态加载与更新，确保模型的实 时性和准确性。为了提升模型性能，采用 构，支持跨地域的数据同步和负载均衡。通过自动化运维工具实现 对系统资源的动态监控和调度，确保系统的稳定运行。 以下为平台架构的核心组件及其功能列表： - 数据层：数据采 集、存储、清洗、标注； - 模型层：模型训练、推理、监控、优 化； - 应用层：API 网关、业务逻辑、定制化开发； - 交互层：用 户界面、身份认证、权限管理。 通过上述架构设计，全省一体化政务平台能够高效接入 大模型的技术架构设计，包括数据接 入、模型训练、接口开发等关键模块。组织专家评审会，对技 术方案进行评估与优化，确保方案的可行性与先进性。预计完 成时间为第 2 个月。 3. 数据准备与预处理 完成政务数据的采集、清洗与标注工作，确保数据的质量与安 全性。同时，建立数据管理与更新机制，为模型训练提供稳定 的数据支持。预计完成时间为第 3 个月。 4. 模型训练与测试 基于预处理数据，开展 AI 大模型的训练工作，并通过多轮测

System ），将地 理信息与党建资源整合，通过地 图方式展示党建资源。 支部信息 支部信息、支部活动 支部地图 支部地图 创优支部 优秀支部着重显示 GIS 位置 支部地图 以红旗标注党组织地理位置， 方便党员找组织。 支部信息 点击红旗，显示该红旗单位 的单位信息和单位动态 创优支部 支部积分反映支部积极度，红旗 大小反映积分量。以大红旗表示 优秀支部。 信息数据中心

System ），将地 理信息与党建资源整合，通过地 图方式展示党建资源。 支部信息 支部信息、支部活动 支部地图 支部地图 创优支部 优秀支部着重显示 GIS 位置 支部地图 以红旗标注党组织地理位置， 方便党员找组织。 支部信息 点击红旗，显示该红旗单位 的单位信息和单位动态 创优支部 支部积分反映支部积极度，红旗 大小反映积分量。以大红旗表示 优秀支部。 信息数据中心