项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集 21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理..............................................................................25 2.2.1 数据去重.......

......................................................................................14 2.1 民意收集与处理的现状问题.............................................................................................. ......................................................................................26 3.2 数据采集与处理模块................................................................................................. ...................................................................................30 3.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

.........36 3.2.1 自然语言处理能力.....................................................................................................................................39 3.2.2 多模态数据处理能力..................... ..................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理................................................................................................... ...................................................................................67 4.3.1 数据采集与预处理...................................................................................................

挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所

2.1.2 数据存储与管理 ......................................................................... 22 2.1.3 实时处理与分析 .........................................................................24 2.2 非功能需求 ........ .................................... 43 3.2 数据处理模块 .................................................................................... 45 3.2.1 数据预处理与清洗 ............................................ 118 7.2 软件更新与模型再训练 .................................................................... 120 7.3 故障处理与支持 ............................................................................... 123 8. 应用案例分析

2.1.2 数据存储与管理.........................................................................19 2.1.3 实时处理与分析.........................................................................21 2.2 非功能需求.......... .....................................38 3.2 数据处理模块......................................................................................40 3.2.1 数据预处理与清洗............................................. 107 7.2 软件更新与模型再训练.....................................................................109 7.3 故障处理与支持................................................................................112 8. 应用案例分析..

2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块.... ......................................57 4.3 数据清洗与预处理..............................................................................60 4.3.1 异常值处理..................................................... 在当前数字化转型的背景下，人工智能（AI）技术的飞速发展 已经改变了各行各业的运营和管理方式，尤其是在信息处理和数据 分析领域。AI 大模型作为一种先进的技术手段，其在自然语言处 理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分

资金 & 业务配合流程 第 2页 讨论点清单 讨论点 1 ：影城分账付款的账务处理规则 讨论点 2 ：资金集中管理模式讨论 讨论点 3 ：影城零星资金支出的管控模式讨论 讨论点 4 ：资金支付信息传递方案及系统功能定位讨论 讨论点 5 ：资金收款认领模式讨论 第 3页 影城分账付款的账务处理规则—— 待确认 优势：结算平台单据与 EBS 单据对应关系 较清晰，生成单据规则较清晰，结算平台 卖品采购到付款系统间数据流转示意图 结算平台 采购价格同步 1 ① 采购价格审批 ② 补货申请审批 ③ 采购申请审批 ⑤ 返利及费用确认 ⑥ 结算对账 ⑦ 发票处理 ⑧ 预付款申请 ⑨ 付款申请 + 盘点差异处理审批 EBS ④ 入库暂估 GL 凭 证 ⑤ 确认返利 GL 凭 证 ⑦ 生成 AP 发票 ⑧ 生成 AP 预付款 发票 ⑩ 盘点差异 & 成本 结转的 GL 凭证 D 资金 & 业务配合流程 第 13页 讨论议题 1. 影城销售到收款流程的账务处理原则 – 2.14 讨论 2. 各收款方式的收银核对及入账流程 – 2.14 讨论 3. 赠卡 / 券业务的账务处理原则 – 2.24 讨论 第 14页 销售到收款流程框架——主营业务流程及账务处理原则 借：现金 在途资金 -POS 预收账款 - 支票

• 处理客户 / 网点咨询 • 处理客户 / 网点投诉 • 客户下单 呼叫中心 • 对中心和网点的客服进行 监控、管理、考核；客服 人员的规划 客服 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 仲裁 • 处理大客户问题 • 负责培训 • 处理客户 / 网点 投诉 • 负责培训 • 客户下单 • 客户咨询 • 处理客户投诉 • 记录问题件 • 进行投诉 • 处理跨省网点 处理跨省网点 投诉 • 处理问题件 （删除签收） • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 处理网点投诉 • 负责赔付奖惩 • 负责保险业务 • 网点业务监控 组织流程剖析 客户 呼叫中心 创建工单 是否 解决 结束 省中心客服 网点客服 创建问题件 结束 网点回复 总部仲裁 创建投诉 是否 跨省 区 省中心仲裁 总部仲裁 删除签收 大客户 客户经理 总部客服 省内 网点客服反应每日工作无重点，需要跟进全量运单 72% 工单转派 • 日均工单数超过 6000 条，各中心客服需处理的日均工 单数超过 100 单 60% 问题件录入与处理 • 12 月 1 日数据：问题件记录总数 1,000,000 条，录 入数接近 100 条 / 人 • 调研反应：接近 60% 时间用于录入与处理问题件数 据 02 客服体系规划 流程全网连接 客 户 呼叫中心 微信 官网

.........................................................................................49 5.3 数据处理模块................................................................................................. .......................................................................................57 6. 数据采集与处理................................................................................................... .....................................................................................62 6.3 数据清洗与预处理...................................................................................................