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： 在语义理解与多轮对话方面，采用动态注意力机制和上下文记 忆增强技术，政务场景下的长文本解析准确率达到 92.3%，较传统 NLP 模型提升 37%。典型表现为：可准确识别”低保申请材料不齐 全但符合容缺受理条件”等复杂政务表述，支持连续 5 轮以上的政 策问答交互而不出现语义漂移。某省级政务平台实测数据显示，对 2%的不规范表述。 性能优化指标实测数据： | 测试场景 | 传统方案 | DeepSeek 方案 | 提升幅度 | |——————-|—————-|—————-|— ——-| | 并联审批事项解析 | 12.4 秒/件 | 3.2 秒/件 | 74.2% | | 政策更新同步 | 4.5 小时 | 23 分钟 | 83.3% | | 高峰时段并发处理 | 80 请求/秒 | 210 请求/秒 自然语言处理能力 DeepSeek 在自然语言处理（NLP）领域的技术优势为政务系 统智能化转型提供了核心支撑。其能力主要体现在以下三方面： 语义理解与意图识别 基于千亿级参数的大语言模型，系统可精准解析用户输入的模糊表 述或口语化表达。例如，对“办营业执照要啥材料”和“注册公司需要 的文件清单”等异构表述，模型能通过上下文关联分析实现 98.7% 的意图识别准确率（测试数据集包含 10 万条政务场景语料）。这

.....................................................................................96 7.1.1 用户提问解析................................................................................................... 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 撑。 本项目的实施将显著提升政务服务的现代化水平，促进政务透 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 关重要。大模型是指基于深度学习技术构建的、具备强大自然语言 处理能力的人工智能系统，能够在政务领域中发挥重要作用。其主 要目标是通过智能化的法律服务提升政务工作效率和准确性，为政 府、公众及法律从业者提供便捷的法律咨询、法规解析、政策解读 等服务。 首先，该大模型的基本定义在于其能够理解和处理自然语言， 具备对法律文本的深入分析能力。它不仅能识别并提取法律条文的 结构、意义，还能根据用户的需求生成精准的法律意见书或建议。

及 LACP 链路聚合，提 供不少于 11 种的负载分担算法，灵活实现对聚合组内业务流量的负 载分担。 4)支持智能 DNS 及 DNS Doctoring 功能，能够将来自内部网络的域 名解析请求定向到真实内网资源，提高访问效率，同时支持通过配 置多条 DNS Doctoring，实现内网资源服务器的负载均衡； 5)支持在一台物理设备上划分出 128 个相互独立的虚拟系统，可根 据 ，链 路负载均衡支持 ipv6 以及多种链路调度功能，安全网关为国际领先的下一代防 火墙，创新融合网络层防火墙与入侵防御能力，通过一次拆包多次分析技术提 升处理效果和网络体验，对网络流量的深度解析，即使准确发现非法入侵攻击 行为，并执行实施精确阻断，主动而高效的保护用户网络安全。  链路负载均衡 本方案建设充分考虑后续数据中心扩展性，采用链路负载均衡，后续网络 和应用系统的扩建、稳定性保障以及优化建设都有很好的扩展性。 量分配到不同 的互联网链路之上，实现出站流量负载均衡，提升互联网链路带宽利用率。 3、当外部用户访问内部资源时，链路负载均衡设备通过智能 DNS 技术将 一个域名绑定多个运营商的公网地址，负责解析来自不同运营商用户的域名解 析请求；链路负载均衡设备根据不同负载均衡策略为不同运营商的用户返回最 佳的访问地址，实现用户入站流量的负载均衡。 方案实现 出站流量（内部用户访问互联网资源的流量）

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。 3.工单智能化处理 工单的处理效率直接影响 策数据实时抓取、知识处理、多模态解析存储、问答效果测评、回流数据分析等 方面，提供精准的大模型智能问答、智能检索、智能信件等应用。知识中枢通过 优化算法，精准解析文本和表格中的政策知识，并利用 OCR 技术增强模型对图 片类型政策知识的摘要总结能力。同时，具备语音转文字和说话人音色识别功能， 以解析热线语音知识。 知识中枢支持批量上传政策文件，快速解析并生成多风格的 QA 问答内容。 识检索效率，还帮助用户梳理业务知识的逻辑关系和场景分类。 知识中枢具备知识自动更新能力，能够自动检测并修正知识歧义，从而确保 内容发布安全、问答准确。基于 Agent 智能体技术，该系统能够精确解析用户意 清华数据治理研究中心 据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 治理研究中心 心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心 清华数据治理研究中心

涵盖班型主题、 课时排布、学员抽选 ), 实现培训筹备“一脑统筹” , 驱动组织实施高效协同。 02 智能排课智能体应用 聚焦 党员教育课程体系化建设， 构建“动态更新 + 智能适配”机制，经文本 解析、语义识别自动完成课程重构，输出适配基层教学场景的标准化课表。 03 伴学领航智能体应用 以“认知深 化 + 个性 拓展 ”为 双引擎，重塑学习支持体系，依托大模型、知 识 图谱等技术，自动萃取课件核心逻辑，转化为学习 na 视阳流畅重优先◎ 激济 决议追踪与自动归档 自动解析决议生成待办任务，分配责任人跟踪推进； 会议内容自动归档成电子记录本，实现“决议有追踪、 记录可追溯” , 保障会议实效落地。 语音转写与实时纪要 通 过 ASR 技术自动将发言转为文字，实时生成会 知信息 语义理解 关键词识别 组织关系匹配 智能填报 自动发布 Al 一键发布流程 语音输入 AI 语义解析 关键词提取 自动填充 一键发布 传统需要 30 分钟手动填写表单 语音识别 语音转写 产品优势 - 智听慧填，发布一 键通

应支持doc、docx、wps等若干种文档格式，同时支持单文档或者批量文档的上传、下载、删除、 查询等功能，以方便用户修改知识文档库； T/ISC 0079—2025 9 c) 应具备文档理解的能力，能够自动解析和提取政务文档中的关键信息，包括但不限于政策法规、 通知公告、办事指南等。它应该具备对文档进行自动化的结构化分析能力，将文档中的重要信 息提取出来，如主题、观点、论据等，帮助用户更好地掌握文档要点，以便于后续的问答处理； 应支持政务大模型以及政务AI原生应用的线上使用情况统计与分析能力。 8 政务大模型通用服务能力 8.1 交互式问答 a) 应具备准确理解和回答用户问题的能力，包括对问题的语义、语境和意图的深入解析，同时给 出准确、简洁且符合事实的回答，避免产生歧义或误解； b) 应具备对话管理的能力，能理解和遵循用户的意图和需求，进行连续、有逻辑的对话，以提供 连贯、准确的服务； c) 应支持对问答业务

server 发送过 来的数据请求时，会执行一次数据采集。一个 prometheus server 可以连接多 第 227 页 个 exporter。 当进行数据采集时，exporter 会解析请求中包含的监控对象 uuid 和收集 方式，然后根据收集方式，将请求转给相应的收集器（称为 collector）进行处 理，collector 根据监控对象 uuid，从数据库中查询到连接到监控对象需要的参 处理 LLDP 报文  Leaf 收到计算节点定期发送的 LLDP 报文，将其通过 Openflow 通道上送给 VCFC  VCFC 收到 Leaf 上送的计算节点 LLDP 报文后，从中解析得到该计算节点当 前接入的端口信息，填写到该计算节点上当前已创建 VM 的 vPort 信息中， 形成完整的 VxLAN-VLAN 映射关系(VxLAN ID、VLAN ID、计算节点接入端 的时候能够清楚的高速 Master“我需要从某个 bin-log 的哪个位置开始往后的日 志内容，请发给我” 4）Slave 的 SQL 线程检测到 Relay Log 中新增加了内容后，会马上解析该 Log 文件中的内容成为在 Master 端真实执行时候的那些可执行的 Query 语句， 并在自身执行这些 Query。这样，实际上就是在 Master 端和 Slave 端执行了同 样的

server 发送过 来的数据请求时，会执行一次数据采集。一个 prometheus server 可以连接多 第 227 页 个 exporter。 当进行数据采集时，exporter 会解析请求中包含的监控对象 uuid 和收集 方式，然后根据收集方式，将请求转给相应的收集器（称为 collector）进行处 理，collector 根据监控对象 uuid，从数据库中查询到连接到监控对象需要的参 处理 LLDP 报文  Leaf 收到计算节点定期发送的 LLDP 报文，将其通过 Openflow 通道上送给 VCFC  VCFC 收到 Leaf 上送的计算节点 LLDP 报文后，从中解析得到该计算节点当 前接入的端口信息，填写到该计算节点上当前已创建 VM 的 vPort 信息中， 形成完整的 VxLAN-VLAN 映射关系(VxLAN ID、VLAN ID、计算节点接入端 的时候能够清楚的高速 Master“我需要从某个 bin-log 的哪个位置开始往后的日 志内容，请发给我” 4）Slave 的 SQL 线程检测到 Relay Log 中新增加了内容后，会马上解析该 Log 文件中的内容成为在 Master 端真实执行时候的那些可执行的 Query 语句， 并在自身执行这些 Query。这样，实际上就是在 Master 端和 Slave 端执行了同 样的

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