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 机制，在政务办事高峰时段（9:00-11:00）仍能保持 95%以上的服 对于复杂业务场景，采用分层处理机制： 实施过程中需特别注意三个关键点：一是建立政务术语标准化 词库（首批需纳入 5000+专业术语），二是设计容错机制确保敏感 业务 100%人工复核，三是构建动态学习闭环，每周更新政策知识 库版本。通过上述设计，可使智能体在确保合规性的前提下，将窗 口人员事务性工作量减少 60%以上。 2.1 政务系统核心需求 政务系统作为政府服务公众的核心载体，其智能化升级需紧密 围绕三大核心需求 可解释性：关键答案需标注来源文件名称及条款编号 （例：“依据《XX 市公积金管理办法》第三章第十二 条”）。 问题类型 响应策略 数据支撑 政策条款查询 直接返回原文+白话解读 政策法规库（含版本号与生 效日期） 流程类咨询 分步骤引导+材料清单下载链接 办事指南库（结构化字段） 时效性问题 实时校验数据并提示最后更新时间 动态数据接口（如社保系 统） 4. 多模态交互增强 支持

标准映射管理 系统落标参考 标准定义 标准发布 版本管理 标准导出 标准检核规则 变更影响分析 标准落地评估 2 数据质量 3 数据标准 数据质量检 核规则管理 数据质量检 核作业管理 数据质量独 立指标体系 脏 / 冗余数 据 分析报 告 数据质量检 核报告 专项数据质 量检核报告 4 数据模型 标准引用 版本管理 模型查询 模型管理 6 数 据 标签 主体 配置 主体配 置 规则标 签 组合标签 手工 标签标记 标签 更新 更新配置 更新监控 智能搜索 标签展 示 全生命 周期管理 标签目录管 理 版本 管理 标签收 藏 关联配 置 标签明细展 现 画 像 展 现 服务管理 服务检索 服务配置 服务发布 服务监控 标 签 服 务 个人配置 宽表指标维护 字典值管理 EI 高阶服 务 定期连线 （版本升级、高阶 服务远程运维） MRS ：一键发放、存算分离、弹性计算、多场景融合、 +AI 、高可 用 原 FusionInsight 面向线下客户对融合、高可靠、易用、持续演进的 高要求，线下已经打造了国内领先的企业级大数据 平台核心能力 云 MRS 面向线上客户对资源快速发放、资源弹性管理、多样 生态、小版本快速上线等能力， EMR 已具备弹性大

制度与流程 标准与规范 常态与专项工作 数据模型 模型管理 标准引用 模型查询 版本管理 元模型 元 模型 结 构管 理 元 模型 维 护管 理 元 模型 关 系管 理 数据治理方案框架 汇聚存储 数据治理 数据分析 标签收 藏 标签展 示 关联配 置 主体配 置 服务监控 服务发布 服务配置 服务检索 智能搜索 规则标 签 图谱展示 列表展示 集市展示 版本 管理 更新 配置 enterprise. huawei. com u Huawei confidential u 22 一站式 AI 开发平台 部署推理 AI 训 练 2020.06.30 2020.12.31 EI 高阶服务 定期连线 （版本升级、高阶 服务远程运维） 人工智能 AI HCS 8.0.1 HCS 8.1.0 第三方数据治理 工具 enterprise

b）政务大模型应用方或管理方对政务大模型服务提供方的服务能力要求； c）第三方评估政务大模型服务提供方的能力。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。 凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 41867—2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T42018—2022 信息技术 人工智能 平台计算资源规范 GB/T 应支持创建、存储和管理多个自研大模型的模型库； b) 应支持模型计算性能监控管理能力，实时监测模型的计算资源利用率、响应时间等指标，及时 发现并解决性能问题； c) 应支持政务大模型版本管理的能力，对不同版本的政务大模型进行管理和追踪，方便用户回溯 和比较不同版本的性能差异； d) 应支持对模型库进行权限管理，确保只有授权人员可以访问和操作模型库中的模型； e) 应支持记录微调意图管理能力，在模型文档中详细描述每个微调模型的目的、功能和适用场景； 意见和建议。根据这些反馈，持续改进模型，提高其准确性和实用性。 6.2.5 模型训练与精调 a) 应具备大模型精调、调优功能，，包括且不限于对全量或部分参数、数据批量大小、模型层级 等更新调整，并可对调优后的模型进行保存和版本管理； b) 应支持大模型不同强化学习方式对齐训练，以确保在不同政务任务和场景间的知识迁移、共享 和一致性，从而提高整体模型的性能和效率； c) 应支持使用有标签的政务相关数据对预训练模型进行微调，以适应具体的政务任务；

TensorFlow 或 PyTorch），并根据政务业务场景对预训练模型进行微调。为提 高模型推理效率，采用模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术优化模型 性能，确保在有限硬件资源下实现高效推理。同时，部署模型版本 管理工具，便于模型的迭代更新和回滚。 为保障系统的稳定运行，需建立完善的监控和运维体系：  实时监控：部署 Prometheus 和 Grafana 实时监控系统性能 及模型运行状态。 DeepSeek Chat 高性价比与灵活扩展 通用政务场景 云端部署 选型过程中，可通过小规模试点验证模型的性能和适用性，逐 步扩大应用范围。同时，建立模型评估与优化机制，定期更新模型 版本，确保服务质量持续提升。通过科学选型与合理部署，AI 大模 型将为全省一体化政务平台提供强有力的智能支持，提升政府服务 效率与公众满意度。 3.2 平台架构设计 在全省一体化政务平台接入 AI 制请求频率，防止系统过载。同时，提供异步接口支持，对于耗时 操作（如 AI 模型推理），返回任务 ID，后续通过轮询或回调获取 结果。 为确保接口的可扩展性，设计如下版本管理机制： - 接口 URL 中嵌入版本号（如/v1/ai_service）； - 支持向后兼容，新版本接口不影响旧版本调用； - 提供详细的接口文档，包括参数说明、示例代码及错误处理建 议。 此外，为满足不同业务场景需求，提供以下两类接口： 1.

信息安全运营的前提是摸清网内信息资产的全貌，这些资产包括主机/服务器、安 全设备、网络设备、WEB 应用、中间件、数据库、邮件系统和 DNS 系统等，资 第 44 页 产的信息包括设备类型、域名、IP、端口、版本信息等，这是信息安全运营的前 提和基础，而单位往往并不完全掌握这些资产信息，采用人工方式进行资产梳理 对于庞大的信息系统既不可能，也不全面，因此，首先需要进行全网信息资产的 自动化发现，并结合 服务专家将根据信息收集模板，通过电话或现场交流的 方式，收集客户需求和现场环境信息，主要收集内容如 下：  当前业务系统组网拓扑、业务类型、服务器数量和分 布  源服务器软硬件配置、操作系统和软件版本  源服务器的资源包括 CPU、内存、磁盘和网络连接等 占用状况  各业务系统之间的依赖关系和对接情况  客户对可靠性、安全性方面的要求  命名规则 评估和分析 根据信息收集的结果，对应用系统的虚拟化迁移进行评 行数据迁移之前，进行充分的 需求分析和方案设计，并制定严格的数据迁移规范和流程。 IT 架构分析 了解迁移前和迁移后业务系统环境，包括主机配置、数量、操作系统版本、存 储架构、磁盘管理方式等。应重点关注迁移前后主机操作系统版本、数据库版 本是否存在异构的情况。 数据容量评估 确定需要迁移的数据量大小，可用于执行迁移的网络带宽，从而估算出迁移所 需要的时间，作为迁移时间窗口的评估输入。

信息安全运营的前提是摸清网内信息资产的全貌，这些资产包括主机/服务器、安 全设备、网络设备、WEB 应用、中间件、数据库、邮件系统和 DNS 系统等，资 第 44 页 产的信息包括设备类型、域名、IP、端口、版本信息等，这是信息安全运营的前 提和基础，而单位往往并不完全掌握这些资产信息，采用人工方式进行资产梳理 对于庞大的信息系统既不可能，也不全面，因此，首先需要进行全网信息资产的 自动化发现，并结合 服务专家将根据信息收集模板，通过电话或现场交流的 方式，收集客户需求和现场环境信息，主要收集内容如 下：  当前业务系统组网拓扑、业务类型、服务器数量和分 布  源服务器软硬件配置、操作系统和软件版本  源服务器的资源包括 CPU、内存、磁盘和网络连接等 占用状况  各业务系统之间的依赖关系和对接情况  客户对可靠性、安全性方面的要求  命名规则 评估和分析 根据信息收集的结果，对应用系统的虚拟化迁移进行评 行数据迁移之前，进行充分的 需求分析和方案设计，并制定严格的数据迁移规范和流程。 IT 架构分析 了解迁移前和迁移后业务系统环境，包括主机配置、数量、操作系统版本、存 储架构、磁盘管理方式等。应重点关注迁移前后主机操作系统版本、数据库版 本是否存在异构的情况。 数据容量评估 确定需要迁移的数据量大小，可用于执行迁移的网络带宽，从而估算出迁移所 需要的时间，作为迁移时间窗口的评估输入。

升平台的前瞻性和竞争力。例如，联邦学习可以在保证数据隐私的 前提下，实现跨部门、跨区域的协同建模，显著提高模型的准确性 和泛化能力。 为确保技术先进性的可持续性，平台应建立完善的技术更新机 制，包括定期的技术评估、版本迭代和系统升级。通过构建敏捷开 发流程和持续集成/持续交付（CI/CD）体系，平台能够快速响应技 术变革和业务需求的变化。此外，平台应建立专业的技术团队，负 责技术研发、技术支持和知识传递，确保平台的技术优势得以持续 模型层还提供了自动化机器学习（AutoML）功能，可根据任务需 求自动选择最优模型结构和超参数。为了提高模型的实时性能，平 台引入了模型压缩和加速技术（如量化、剪枝），并支持模型的热 更新和版本管理，确保模型能够快速响应业务需求的变化。 服务层是平台与外部系统的桥梁，提供了丰富的 API 接口和标 准化服务模块，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、 语音识别（ASR）和智能推荐等功能。服务层采用了微服务架构， 源利用率），并通过可视化工具（如 TensorBoard、Grafana）展 示。日志系统记录训练过程中的关键操作和异常事件，便于问题排 查与模型迭代。 最后，训练层提供模型版本管理与发布功能。通过模型仓库 （如 MLflow、ModelDB），对不同版本的模型进行存储、管理和 对比，确保模型的可复用性和一致性。训练完成的模型通过统一的 API 接口发布到模型推理层，供政务应用调用。 以下是大模型训练层的关键技术参数示例：

系统自动生成初步草稿。 4. 用户进行细节修改和补充。 5. 完成文书的最终审核和确认。 此外，文书撰写功能还应具备以下附加特性，以提升实用性和 完整性：  版本管理：对文书的不同版本进行跟踪和管理，确保用户能够 随时查阅历史版本及修改记录。  多用户协作：支持多位用户共同编辑文书，便于团队协作与信 息共享。  集成审查工具：提供一键发送文书进行内部审查或外部审核的 功能，方便与其他部门或法律顾问沟通。 等认证授权机制，以确 保系统安全。 另外，接口的设计要遵循微服务架构，做到各服务之间的松耦 合与高内聚，方便后续的功能扩展和系统迭代。为了提高系统的可 维护性，API 文档应自动生成，并进行版本管理，以便开发者能够 快速集成和使用。 综合上述考虑，后端设计方案将体现高效的数据处理能力、灵 活的模型服务以及安全的接口交互，支持政务 AI 法制员大模型在 实际应用中的稳定运行。 通过这样的后端设计方案，不仅能够确保政务 存储和检索。数据存储分为结构化数据和非结构化数据两部 分，结构化数据如用户信息和表格数据存储在关系型数据库 中，而非结构化数据如文本、图片则存储在 NoSQL 数据库或 对象存储中。 4. 数据管理层：包括数据权限管理、版本控制和数据备份机制， 确保数据的安全性和可追溯性。通过细化用户权限，实现对各 类数据的访问控制，并定期进行数据快照和备份，防止数据丢 失。 5. 数据分析层：实现对存储数据的批量分析和实时处理，支持数

约2500-3000㎡ 主题数量 8-12个 交互内容 引导AI、语音介绍、图片、 文字、视频、答题系统 支持设备 PICO G系列、VIVE 多点触控互动多媒体 新时代思想系列版本介绍 新中国史系列版本介绍 场馆面积 约2500-3000㎡ 主题数量 8-10个 交互内容 引导AI、语音介绍、图片、 文字、视频、答题系统 支持设备 PICO G系列、VIVE 多点触控互动多媒体