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 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”） ，预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE ， ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型产 品， 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文 心 ERNIE 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产 品 语言大模型 是 指 在 自 然 语 言 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

应链攻击风险，保障整体系统可信性。 6.4 应用服务组装 6.4.1 应用管理 a) 应支持整合与处理来自不同领域、不同层面的知识，从而更好地满足来自多样化场景的需求。 将专业领域的知识与通用语言建模能力相结合，为用户提供高质量的内容和服务； b) 应预置政务场景大模型应用模板，如政策文件、政务问答、政务要素等，模板中需预置行业大 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 识别服务。 a) 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)

........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。随着社 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 例分析等信息，而传统的人力处理方式不仅效率低下，而且容易出 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

时代数字政府建设也将面临新的变革机遇。其一，改变现 有人机互动模式，推动“互联网+政务服务”向“智能+政务服务”演 进升级。在服务需求端，通过拟人化交流、类人化互动，大模型能够 增强问询系统对用户自然语言和问询上下文的理解能力，自动精准抽 取用户需求，提高回复准确性和办事成功率；在服务供给端，能够实 现对服务引导、咨询等重复性工作的取代或智能辅助，大规模替代和 优化政务服务前端人力劳动，减轻服务压力。其二，革新内容生产方 提示瞬间收集大量信息，深度学习算法还可使大模型对信息进行分类 和聚类，实现对分散信息的组织和总结，为公务人员提供匹配度高、 整合度高的信息，成为公务员的“智能问询助手”。具体来看，公务 人员可使用大语言模型等工具开展资讯收集、政策研究、招投标标准 了解等方面的知识检索。例如，爱尔兰农业部利用 ChatGPT 检索处 理技术和软件有关问题。英国、韩国和澳大利亚推荐其政府工作人员 在政策调研、信息收集中使用 2. 助力政务信息公开 区别于面向政府内部公务人员的场景应用，大模型应用于政务信 息公开是指借助大模型类工具，面向群众输出政府意图或信息。此领 域的应用不仅依托于大模型的自然语言处理能力，大模型所具备的多 语言、多模态能力也有助于政府扩大信息受众范围、丰富信息公开形 态。此外，大模型类工具能根据指定语气和风格输出内容，可帮助政 府转化为群众站位，输出符合群众需求且简明易懂的信息，提高政务

，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府 办公、政务服务、公共管理等场景智能化能力 ，提升政府 管理及服务效率 通用大模型 大语言模型 视觉大模型 语音大模型 多模态大模型 构建智能平台 将大模型能力下沉 ，与云基础设施、大数据、开发平台 等 更多功能性组建结合 ，提升数字化基础设施运行效率 政务行业数据 政务场景特征 总统使用 ChatGPT 撰写会议致辞 预训练大模型技术加速迭代，全球各国积极尝试将大模型应用于政务领 域 自从 Google 提出 Transformer 大语言模型、使“千亿参数”模型成为现实后 ，以 ChatGPT 为代表的基于大模型底座开发的 AIGC 应 用 出现 ，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期， LLaMa 模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本 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。

，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府 办公、政务服务、公共管理等场景智能化能力 ，提升政府 管理及服务效率 通用大模型 大语言模型 视觉大模型 语音大模型 多模态大模型 构建智能平台 将大模型能力下沉 ，与云基础设施、大数据、开发平台 等 更多功能性组建结合 ，提升数字化基础设施运行效率 政务行业数据 政务场景特征 总统使用 ChatGPT 撰写会议致辞 预训练大模型技术加速迭代，全球各国积极尝试将大模型应用于政务领 域 自从 Google 提出 Transformer 大语言模型、使“千亿参数”模型成为现实后 ，以 ChatGPT 为代表的基于大模型底座开发的 AIGC 应 用 出现 ，引发了人工智能与传统行业融合的新一轮热潮。近期， LLaMa 模型的开源有效降低了模型开发技术难度和开发成本 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。

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 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。 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

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 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 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

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

DeepSeek-R1-Distil-Qwen-15B 2011201220132014201520162017201820192020202120222023202420252026 分类 V3 R1 模型定位 通用型大语言模型 专为复杂推理任务设计，强化在数学、 代码生成和逻辑推理领域的性能。 参数规模 671B DeepSeek-R1671B 满血版 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 0B 适用场景 高性价比通用 Al 能力 的场景，如智能客服、 内容创作、知识问答 等 科研、算法交易、代码生成等复杂 任务 性能优势 DeepSeek-R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上，具有更高的生成 质 量、更快的生成速度、更强的逻辑推理。 成本优势 训练成本低，推理成本更低。硬件资源需求降低。 开源生态 模型，完全开源，不限制商用，无需申请。 7B\8B 智能问数 + 以文搜图”四维赋能体系， 助力在法规检索、警情分析、数据研判、精 准查缉以及事故追逃等场景实现高效应用。 江苏 · 审计厅 2025-06-04 大语言模型智能分析平台初步实现了大语言 模型本地部署、法规制度智能查询、审计知 识智能共享、业务数据智能分析等多项功能， 提升了审计工作的效率与质量。 山东 · 青岛市 2025-06-11