个工作日进行数据 校验与格式转换。 业务流程方面存在三个突出痛点：首先是服务响应时效瓶颈， 民生事项办理平均需要群众提交 5.2 份材料，其中 3 份为跨部门重 复材料；其次是知识管理断层，政务服务知识库更新滞后实际政策 变更平均达 17 天，导致 30%的咨询需二次转接；再者是决策支持 不足，85%的政务数据仍停留在事后统计阶段，未能实现实时态势 感知。某直辖市 2024 年政务服务评估报告指出，群众对”智能服 个关联部门间的纸质材料流转产生： - 12 天 无效等待时间 - 5 次重复录入错误 - 3.2 万元/月的快递成本 这些结构性缺陷倒逼智能化改造，需通过 DeepSeek 智能体实 现：流程自动化率≥85%、政策知识库实时同步、跨系统数据互通 率 100%的技术目标。 1.2 DeepSeek 技术优势 DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在政务系统智能化升 级中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下三个维度： 成机器可处理的 标准化数据。以行政许可事项为例： 该技术使某市住建局审批事项的材料审核时间从平均 45 分钟 缩短至 8 分钟，准确率达到政务领域要求的 99.5%以上。同时支持 动态更新知识库，当政策法规变更时，系统可在 24 小时内完成知 识图谱的增量更新。 1.2.2 大数据分析与决策支持 DeepSeek 在大数据分析与决策支持领域的技术优势，为政务 系统提供了从数据治理到智能决策的全链路赋能能力。其核心价值

录入到系统中，并且这些知识能够在政务 大模型中被扩展应用到其他相关场景或功能中，以提高模型的效能和准确度。 6.1.2 政务知识资源质量控制 a) 应支持知识自动打上政务标签； b) 应支持知识库的智能摘要，确保知识的精简融合； c) 宜设立政务知识资源审核机制，确保知识的准确性和合规性； d) 宜设立政务知识的更新机制，确保知识的实时性。 6.1.3 政务知识图谱构建 a) 宜支持 先前学到的知识、对比测试、迁移学习测试、长期训练与验证、用户满意度调查或模型自我评 估等方法进行验证； e) 应具备大模型幻觉处理能力，可通过利用外挂知识库等方法去减轻大模型幻觉影响，采用自动 化事实检查、人工审核、建立反馈机制或持续更新知识库等方法去验证，从而避免政务大模型 在生成回答时出现不准确或不合理的情况； T/ISC 0079—2025 6 f) 应支持强化学习的训练方法，以实现模型在政务场景中的智能决策与优化； 模型，大模型需具备政务行业属性，以实现快速构建政务大模型应用能力，同时支持用户自定 义调整模板的业务参数，以满足业务的个性化需求； c) 应支持用户创建应用模板，应用模板支持配置模型、关联模型管理、知识库、应用相关能力的 开启关闭等参数，支持在线调试； d) 应具备大模型应用编排功能，支持用户将多个大模型进行组合和编排，形成复杂的应用流程， 满足实际业务需求； T/ISC 0079—2025 7

任务的要求 ，提高输出的准确性和稳 定性 模型微调和本地知识库 使用海量数据进行预训练得到的基础 大模型 ，具备广泛的语言理解和生成 能力 ，但在特定任务上的表现往往 不 够精准。 解决方案： （ 1 ） 模型微调；（ 2 ） 本地知识 库 4.2 本地大模型构建的技术方案选 择 模型微调还是本地知识库？ 在监督微调阶段 ，模型会学习一个 指令 - 响应（ Instruction-Response ，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： n 本地知识库 RAG （ Retrieval-Augmented Generation ） ， 即检索增强生成 ，是一种结合检索技术和生成模型的技术框 架， 旨在提升模型生成内容的准确性和相关性 其核心思想是： 在生成答案前 ， 先从外部知识库中检索相关信息 ， 再将检索结果与用户输入结合 ，指导生成模 型 输出更可靠的回答。 输出更可靠的回答。 简单地说 ，就是利用已有的文档、 内部知识生成向量知识库 ，在提问的时候结合库的内 容一 起给大模型 ， 让其回答的更准确 ， 它结合了信息检索和大模型技术 4.2 本地大模型构建的技术方案选 择 实时知识补充 模型的回复结合了业务知识和实时知识 ， 所以实时 性可以更好 减少模型幻觉 由于提问结合了业务知识 ，所以减少了模型的幻觉， 即减少了模型的胡说八道 保护数据隐私

接线员的政策与业务知 识储备有着天然要求，但是许多城市热线的政策知识库建设水平不高，导致诉求 识别问题频繁发生。 第一，政策知识库精细程度和更新效率不足。政策知识库为接线员应答提供 了答案模板，便于接线员提高接诉效率。然而，政策知识库存在着分类标准不清 晰、不全面的问题，尤其在一些情形复杂且多样的政策领域。另外，政策知识库 更新不及时，各部门出台的政策、法规未及时向政务热线提供具体规范的解读和 并提供精准回复。例如，当市民询问“如何办理居住证”时，系统可自动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线系统能够即时提供最新的政策信息。例如，市民咨询社保缴费 政策时，系统可以自动调取最新政策，并通过智能问答系统进行解读。 大模型的应用效果需要不断优化，以适应政策调整和市民需求的变化。应建 立反馈机制，收集市民对智能客服的评价，并根据反馈优化系统。例如，可以引 入主动学习机制，让系统不断学习新的问题类型，并动态调整知识库内容。此外， 还应设立人工质检团队，对模型的回答进行定期审核，以确保服务质量。 大模型的引入正在深刻改变政务热线的运营方式，提高政府服务的智能化水 平。然而，在推进过程中，仍需关注数据安全、人工协作、跨部门协调等问题，

、考核的 抓手，能够实现党建工作全程监督管理，实时了解党组织工作开展 的第一手情况，科学地开展工作考核，加强管理。 学习平台为各级党组织提供了能够有效对党员学习教育的平台， 同时实现分类的知识库管理，使广大党员和培训对象在党建云上方 便快捷地获取相关知识，进行相互之间的业务探讨、沟通交流等。 交流平台充分利用新一代通讯手段，为广大基层党组织和党员 提供进行信息发布、查询、反馈，以及信息互动的服务平台。 党员教育系统 党员教育系统依托于党校，为广大使用者提供多渠道的学习交 流方式。主要包括知识库建设和工作教育模块。 126 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 图 30 党员教育系统功能结构图 5.1.8.1 知识库建设模块 5.1.8.1.1业务数据 知识库建设主要包括党务知识库、入党基本知识、党员基本知 识、支部工作知识和资料库。 5.1.8.1.2系统流程 图 图 31 识库建设模块系统流程图 127 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 1、 党务知识库：党务知识库将明确工作职责，促进党务工作 者队伍专业化。系统通过对党支部、党群部、党委等不同 角色的划分，对党务工作者进行有效培训和指导，进一步 提升党务工作者的专业化水平。 2、 入党基本知识：详实记录入党流程，教一名新人如何向党 组织靠拢，如何去写入党申请书、思想汇报、自传及入党

、考核的 抓手，能够实现党建工作全程监督管理，实时了解党组织工作开展 的第一手情况，科学地开展工作考核，加强管理。 学习平台为各级党组织提供了能够有效对党员学习教育的平台， 同时实现分类的知识库管理，使广大党员和培训对象在党建云上方 便快捷地获取相关知识，进行相互之间的业务探讨、沟通交流等。 交流平台充分利用新一代通讯手段，为广大基层党组织和党员 提供进行信息发布、查询、反馈，以及信息互动的服务平台。 党员教育系统 党员教育系统依托于党校，为广大使用者提供多渠道的学习交 流方式。主要包括知识库建设和工作教育模块。 126 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 图 30 党员教育系统功能结构图 5.1.8.1 知识库建设模块 5.1.8.1.1业务数据 知识库建设主要包括党务知识库、入党基本知识、党员基本知 识、支部工作知识和资料库。 5.1.8.1.2系统流程 图 图 31 识库建设模块系统流程图 127 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 1、 党务知识库：党务知识库将明确工作职责，促进党务工作 者队伍专业化。系统通过对党支部、党群部、党委等不同 角色的划分，对党务工作者进行有效培训和指导，进一步 提升党务工作者的专业化水平。 2、 入党基本知识：详实记录入党流程，教一名新人如何向党 组织靠拢，如何去写入党申请书、思想汇报、自传及入党

监管业务工作门户（ WEB+ 移动端） 监管信息公众服务门户（ WEB+ 移动 端） 监管 大数 据中 心 标准 规范 体系 总体标准 应用标准 管理标准 数据标准 安全标准 业务标准 知识库 第三方及重点企业库 信用信息库 监管行为信息库 执法人员信息库 监管对象信息库 监管投诉举报信息库 监管事项信息库 数据采集 数据资源管理 数据治理 可视化展示 数据分析 数 电子政务网络 业务专网 互联网 电子政务云 服务器资源池 存储设备资源池 安全 无证无照治理子系统 行业组织管理子系统 行政执法系统 风 险 预 警 系 统 监管对象库 信用信息库 知识库 监管大数据中心 行政执法监管系统 双随机一公开监管 联合监管 信用监管 跨部门监管 执行类 非现场监管 移动监管监管 监管业务支 撑类 信息采集处 理类 投诉举报处理 部门案件管理系统 服务接口 数 据 分 析 数据挖掘 计算模型 数据计算 统计分析 监管事项目录清单 库 监管对象库 执法人员库 监管行为库 监管投诉举报库 信用信息库 第三方及重点企业 信息库 知识库 飞龙大数据平台 数据填报 系统 数据交换 系统 采 数据采集 存 数据存储 数据资源清洗系统 数据资源管理系统 数据资源查询系统 数据质量管理系统 数据标准管理系统 数据监控系统

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具体来说，以下几个方面将显著提高工作效率： 1. 自动化文书处理：通过自然语言处理技术，政务法制员大模型 能够自动生成标准化法律文书和报告，减少人工编写的时间。 2. 智能法律咨询：借助大规模的法律知识库，模型可以快速响应 法律咨询请求，提供初步法律意见，从而减轻法制人员的咨询 负担。 3. 精准法律检索：模型具备强大的信息检索能力，能够高效定位 相关法律条款、案例和政策文件，节约查找时间。 新的功能， 及时推送政策变动信息，并提供法律条款的解析和适用实例，以帮 助法律工作者作出准确的法律建议。 另外，法务培训和知识普及是法律工作者不可或缺的一部 分，AI 模型应设有丰富的法律知识库，提供在线培训模块，帮助法 律工作者提升专业技能，同时也可以用于新入职员工的法务知识培 训。通过模拟案例和实时反馈，增强法律工作者的实操能力。 在工作中，法律工作者还需要与其他部门沟通协调，因此，AI 旨在为用户提供高效、准确的法律信息和建议。该功能设计主要考 虑以下几个方面，以确保实现必要的性能和用户体验。 首先，系统应支持多种法律领域的咨询，包括但不限于民法、 刑法、行政法、商法等。通过构建详尽的法律知识库，并定期更新 最新的法律法规、案例和解释，以确保咨询内容的准确性和权威 性。 其次，法律咨询功能应具备自然语言处理能力，使用户能够以 自然语言形式提出问题，并获得相应的法律解答。这包括对用户提

、医保、税务等。 3. 知识库动态更新：系统与政务数据库实时同步，确保提供的信息 始终为最新版本，并支持人工干预维护知识库内容。 4. 多语言支持：支持普通话及地方方言的识别与响应，满足不同用 户群体的需求。 以下是智能客服模块的主要性能指标： 指标 目标值 响应时间 1 ≤ 秒 意图识别准确率 95% ≥ 多语言支持 普通话、粤语、闽南语等 知识库更新频率 实时同步 此外， 模型进行剪枝、量化等操作以提高推理效 率；  缓存机制：引入缓存策略，减少重复计算和网络传输开销。 7. 培训与知识共享 定期组织运维团队进行技术培训，提升其对 AI 模型及系统架 构的理解。同时，建立知识库，记录常见问题的解决方案和优 化经验，便于团队成员快速查阅和共享。 通过以上运维管理措施，确保全省一体化政务平台 AI 大模型 的高效、稳定运行，为公众提供高质量的政务服务。 9.3 故障处理与恢复 为保证故障恢复的快速性，需定期进行故障演练，模拟各类异 常场景，验证故障处理流程的有效性。演练结果应形成报告，并对 发现的问题进行优化迭代。 此外，需建立故障知识库，记录历史故障案例、处理方法和预 防措施，供运维人员参考。知识库应支持智能检索功能，运维人员 可通过关键词快速找到相关解决方案。 在硬件和基础设施层面，需采用冗余设计，包括双电源、双网 络链路、RAID 磁盘阵列等，降低单点故障风险。同时，需与硬件