更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1.2 处 理 （ Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义 和语境规则 。 代表性产品包括 GPT 系列 （ OpenAI ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek ，经过大量文本数据训练而成 ，能够生成自然、 流畅的语言 ，并具备回答问题、 生成文本、 语言翻译等多种功能 ChatGPT 的应用范围广泛 ， 可以用于客服、 问答系统、 对话生成、 文本生成等领域。 它能够理解人类语言 ，并能够回 答各 种问题 ，提供相关的知识和信息。 与其他聊天机器人相比 ， ChatGPT 具备更强的语言理解和生成能力 ，能够更自然地 与人 类交流 ，并且能够更好地适应不同的领域和场景。

..........210 1. 项目背景与目标 在数字化和智能化的浪潮中，政务领域亟需借助人工智能技 术，提升服务效率和决策科学性。本项目旨在构建一套政务 AI 法 制员大模型，借助先进的自然语言处理(NLP)能力和机器学习算 法，助力法律法规的智能解读、咨询服务及文书自动生成等功能， 以适应新时代对政务服务的高要求。 当前，政务工作面临着信息量巨大、法律法规复杂多变的问 题。随 技手段提高工作效率，降低人力成本，确保政务工作的规范性与高 效性。 具体目标包括：  开发一套集成化的 AI 法制员大模型，能够快速理解和处理海 量法律文本。  实现智能法律咨询系统，公众可通过简单的自然语言提问获取 法律法规解答，进而提升信息透明度和便捷性。  支持智能文书自动生成，减少传统文书撰写周转时间，提高政 务文书处理效率。  建立法律法规知识图谱，为政策解析和决策支持提供数据支 现错误与遗漏，降低了政务服务的质量与透明度。随着人工智能技 术的迅猛发展，尤其是大型语言模型（如 GPT-3、BERT 等）的应 用，为政务领域提供了新的解决思路。 政务 AI 法制员的设计旨在通过集成先进的自然语言处理技 术，实现对法律文件、政策解读及案例检索的自动化处理。这一系 统将能够高效地分析当前的法律法规及政策动态，极大提升政府工 作人员的工作效率以及精准度。同时，此项技术的应用也有助于增

应具备理解用户目的能力，意图识别服务能够通过对用户输入的文本进行分析，理解用户的意 图，从而为后续的对话处理提供明确的方向； b) 应具备自然语言交互的能力，意图识别服务可以支持自然语言交互，用户可以使用自然语言进 行提问和查询，无需特定格式或关键词，使得对话更加自然和便捷； c) 应具备多轮对话支持的能力，意图识别服务可以支持多轮对话，可以在对话过程中动态地调整 意图识别结果，从而更好地引导对话过程； 意图识别结果，从而更好地引导对话过程； d) 应具备强大的后端知识库，意图识别服务通常与强大的后端知识库相结合，可以提供更加全面 和准确的信息和服务； e) 宜具备自我学习和优化的能力，意图识别服务可以通过机器学习和自然语言处理技术进行自我 学习和优化，不断提高对话系统的效率和准确性。 6.4.2.2 检索组件 检索组件允许用户高效地查询和获取文档中的关键信息，提升信息获取的效率，进而提升工作和决 策的效能。 a) 应 提示（prompt）组件在大模型服务中可以通过自然语言的交互形式引导模型完成指定的任务和目标， 同时起到引导用户输入、约束输入范围、提高用户体验和优化模型预测的作用。 a) 应具备引导用户输入的能力，prompt组件可以引导用户输入，例如提示用户输入某个关键词或 问题，以便引导后续的对话处理； b) 应具备提高用户体验的能力，prompt组件可以提供自然语言交互和多轮对话支持，使用户可以 更加自然和便捷地进行对话，提高用户体验；

如，人工客服 响应速度慢、信息查询效率低、业务办理流程繁琐等问题，严重影 响了用户体验和行政效能。 在此背景下，引入 AI 大模型技术成为优化政务服务的关键突 破口。AI 大模型凭借其强大的自然语言处理能力、数据分析和决策 支持功能，能够显著提升政务服务的智能化水平。通过 AI 大模型 的应用，可以实现以下核心目标： 1. 提升服务效率：通过智能问 答、自动化流程处理等功能，缩短用户等待时间，提高业务办理效 杂的业务场 景时，传统的信息化手段难以有效应对。为此，引入 AI 大模型技 术成为提升政务服务智能化水平的关键路径。 AI 大模型凭借其强大的自然语言处理、数据分析和预测能力， 能够为政务平台带来以下显著优势： - 智能问答与咨询：通过自然 语言理解技术，实现用户问题的快速响应与精准解答，减少人工客 服压力。 - 个性化服务推荐：基于用户行为与偏好数据，提供定制 化的政务服务推荐，提高用户满意度。 本项目旨在通过将 AI 大模型技术深度融入全省一体化政务平 台，全面提升政务服务的智能化水平，优化用户体验，提高行政效 率，并为政府决策提供数据支持。具体目标包括以下几个方面： 首先，依托 AI 大模型强大的自然语言处理能力，实现政务服 务的智能化交互。通过智能问答、语音识别、文本生成等技术，为 用户提供全天候、高精度的政务服务咨询和业务办理支持。例如， 用户可通过语音或文字描述需求，平台能够自动匹配相关业务并引

微调的各类行 业大模型加速落地 2017 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 www.iresearch.com.cn 7 政策重点 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 政策名称 发布时间 政务行业大模型的核心价值 发挥在自然语言理解和生成方面的优势，促进服务型、创新型政府建设 政务行业大模型在通用大模型的基础上整合了政务领域的专业知识 ，能够深入理解政务场景中的专业术语、法规政策和业务流程。 无论在政府内部办公或对外服务过程中 数据驱动 • 业务洞察：盘活非结构 化数据，支持利用自然 语言进行数据资产查询， 从海量的数据中提取出 有价值的信息 • 应用开发：利用大模型 辅助或主导开发流程， 降低应用开发的门槛， 向数据驱动的开发范式 转变，提高开发效率 体验增强 基于对自然语言和上下文 的理解能力，通过拟人化 交流方式，优化人机交互

微调的各类行 业大模型加速落地 2017 Google Transformer 模型成为加速大模型落地的关键 克服传统 RNN （递归神经网络）模型和 CNN （卷积神将网络）模型在自然语言 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 www.iresearch.com.cn 7 政策重点 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 政策名称 发布时间 政务行业大模型的核心价值 发挥在自然语言理解和生成方面的优势，促进服务型、创新型政府建设 政务行业大模型在通用大模型的基础上整合了政务领域的专业知识 ，能够深入理解政务场景中的专业术语、法规政策和业务流程。 无论在政府内部办公或对外服务过程中 数据驱动 • 业务洞察：盘活非结构 化数据，支持利用自然 语言进行数据资产查询， 从海量的数据中提取出 有价值的信息 • 应用开发：利用大模型 辅助或主导开发流程， 降低应用开发的门槛， 向数据驱动的开发范式 转变，提高开发效率 体验增强 基于对自然语言和上下文 的理解能力，通过拟人化 交流方式，优化人机交互

以满足现代化政务管理的需求，亟需引入先进的技术手段来提升整 体效能。 在此背景下，构建一个基于大模型的 AI 公共支撑平台，成为 解决当前政务办公痛点的有效途径。该平台不仅能够实现智能化信 息处理，还能通过深度学习、自然语言处理等技术，提供辅助决 策、自动化办公、数据挖掘等功能。以下是具体的需求分析： 1. 信息处理需求：政府机构每天需要处理海量的文档、数据和信 息，包括公文流转、会议记录、政策解读等。传统的手工处理 将通过引入先进的人工智能技术，实现数据的高效处理和智能分 析，提高决策支持能力，并通过统一标准和安全策略，加强数据安 全和隐私保护，最终实现政务办公的现代化转型。 1.2 大模型 AI 技术发展趋势 近年来，大模型 AI 技术在自然语言处理、计算机视觉、语音 识别等领域取得了突破性进展，成为推动人工智能发展的重要引 擎。大模型 AI 技术以海量数据和强大算力为基础，通过深度学习 框架构建具有高泛化能力的模型，能够处理复杂的任务并提升智能 公 文撰写，减少人工操作；数据分析模型能够从海量政务数据中提炼 出有价值的信息，为政策制定提供科学依据。大模型 AI 技术的应 用场景正在迅速扩展，包括但不限于以下方面：  智能客服：通过自然语言理解技术，实现 7*24 小时的智能咨 询服务，减少人工客服的工作负担。  公文处理：利用文本生成和语义分析技术，自动化生成、审核 和归档公文，提升办公效率。  数据挖掘：结合大数据技术，对政务数据进行深度挖掘，发现

2 DeepSeek 技术优势...........................................................................14 1.2.1 自然语言处理能力.....................................................................17 1.2.2 大数据分析与决策支持.... 智能体功能设计..................................................................................64 3.3.1 自然语言理解模块.....................................................................67 3.3.2 业务逻辑处理模块...... 件，导致服务窗口长期超负荷运转。与此同时，群众对 “秒批秒办”“智能导办”等高效服务的期待值持续攀升，传统技术架 构已无法满足业务需求。 引入 DeepSeek 智能体技术旨在实现三个核心目标：首先，通 过自然语言处理与机器学习技术，将高频标准化业务的处理效率提 升 60%以上，具体表现为材料自动核验、智能填表、规则实时校验 等功能的落地。某试点城市的前期测试数据显示，智能体可将营业 执照变更业务的处理时长从

台 核 标签管理 法人信息 库 自然人信 息库 基础库 证照库 事项库 政策库 办件库 系统数据对接 数据集成治理 27 “ ” 温馨提醒办 政务服务系统架构 “ 温馨提醒办”政务服务系统 服务 门户 现网政务系统 网上服务门户 移动端 PC 现网数据 交换平台 智慧 应用 提醒办服务应 用 政策解读 服务推送 自然人 信息库 链接 / 运营枢纽 枢纽 专业符合当年度紧缺专业目录、高技能人才紧缺职业（工种）目录 技能符合当年度紧缺专业目录、高技能人才紧缺职业（工种）目录 年龄不超过 55 周岁 29 ② 标签创建，根据业务需要，生成多种业务标 签 ② 创建标签，录入自然人 / 法人标 ③ 配置任务调度规则， 获取 X360 资源库数据 ① 根据申报条件梳理出标签 ④ 形成 X360 标签库 签体系 标签计算 标签调度 标签存储 标签管理系统 30 ③ “ 千人千面 事项基础数据 法人基础数据 • 快速办结：全流程业务办理，惠企补 贴申请秒级审批 • 企业疫情补贴事项 • 企业相关数据 张家港实现推送政策法规 12 条，拆解政策申报项 467 条，生成自然人 \ 法人标签 520 条 32 1 2 政务服务趋势和挑战 “ ” 一网通办 政务服务解决方案 “ ” 一件事 ，让数据多跑路，群众少跑腿 “ ” 秒批秒办 ，打造便捷高效的政务秒批服务

预警管 理 预警关 联 电子地图 民政信 息 社会公 共设施 统计分 析 工作专 题 民政对 象 机构设 施 动态标 签 区域划 分 主题分析 行政区 划分析 自然灾害分 析主题 婚姻分 析主题 被收养分 析主题 其他 决策支持系统是建设在民政综合业务各子系统基础上，借助大数据的分析，挖掘能够为决策 者正确的决策提供必要的支持。 /75 优抚安置 优抚管理系统 （优抚对象） 智能匹配 智能匹配 21 /75 页 气象局（自然灾害预 警） 救灾处（救灾物资筹 备） 社区建设（组织志愿 者） 慈善总会（发动社会募 捐） 发 出 预 警实 施 预 案 解决发生自然灾害后救灾启动不及时，志愿者安排不妥等问题 自然灾害预警系统、民政救灾启动机制、志愿者、慈善系统等挂钩 二 民政大数据应用——减灾救灾 22 /75