先，在风险评估与定价方面，AI 大模型能够通过海量数据的分析与 建模，提升精算的准确性和效率，从而制定更加科学合理的保险产 品定价策略。其次，在客户服务与营销领域，AI 大模型可以通过自 然语言处理（NLP）技术实现智能客服、个性化推荐以及精准营 销，显著提升客户满意度与转化率。此外，在理赔处理与反欺诈方 面，AI 大模型能够快速识别异常行为，提高理赔效率并降低欺诈风 险。 根据麦肯锡的研究数据，AI 潜力尤为显著。首先，AI 大模型具备强大的数据处理能力，能够高 效处理海量的结构化与非结构化数据，这为保险公司在风险评估、 客户画像、理赔审核等核心业务环节提供了前所未有的精准度与效 率。其次，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现与 客户的自然交互，大幅提升客户服务体验。例如，智能客服可以通 过上下文理解客户需求，提供个性化建议，从而降低人工客服的工 作负担。此外，AI 大模型在预测分析方面表现卓越，通过对历史数 大模型在保险行业的定 义可以理解为一种基于海量数据训练的强大算法模型，能够处理复 杂的保险业务场景，包括风险评估、客户服务、理赔处理、产品设 计等。其核心功能主要集中于以下几个方面： 首先，AI 大模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够实现智 能客服和自动化沟通。例如，客户可以通过语音或文本与 AI 进行 交互，快速获取保单信息、理赔进度或产品推荐。这种技术不仅减 少了人工客服的工作负担，还能够提供 24/7

2 01 1.1 大语言模型技术发展概述 1.2 医疗健康大模型概述 5 6 02 大模型应用技术分析 2.1 大模型在医疗健康领域应用的机遇与挑战 7 2 概述 1.1 大语言模型技术发展概述 近年来人工智能（AI）技术的飞速发展，各行各业正在经历一场颠覆式的科技革命，早期的模型以 判别式为主，主要通过大量的自然语言预训练语料，来让模型学习词句的语意，从而实现文本分类 、命名实体识别（NER）、关系抽取等偏向于理解的任务，此类判别式模型也通常只能解决该场景 数亿增长至如今的数千亿，从而 人工智能的发展迈入了大语言模型时代。这些大语言模型不仅可以用于经典的 NLP 任务，还在多 轮对话、文案生成、编程辅助、多模态交互等新兴应用场景中展现出巨大的潜力。越来越多的领域 如医疗、媒体、艺术、金融等[4]，都在积极采用大语言模型，以提升效率、促进创新和优化决 策。 在众多应用领域中，医疗行业尤其展现了大语言模型的巨大潜力和重要性。截至 2023 年 12 月，我

...................................................................................7 1.1.1 政务场景的自然语言处理需求.....................................................9 1.1.2 DeepSeek 模型的现有能力分析............... .................................................................................14 1.2.1 提升政务场景下的语言理解与生成能力...................................15 1.2.2 实现高效的政务数据处理与分析................................. 系统多依赖于规则引擎和简单的自动化工具，难以应对日益复杂的 政务场景和多样化的数据处理需求。为此，引入先进的人工智能技 术成为提升政务管理水平和决策效率的关键。DeepSeek 政务大模 型的提出，旨在通过大语言模型（LLM）的强大能力，实现政务数 据的智能化处理、分析和决策支持，从而推动政务管理的现代化转 型。 该项目的主要目标是通过对 DeepSeek 大模型进行微调，使其 能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将

........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

符合岗位需求的候选人，已成为人力资源管理的核心挑战之一。传 统简历筛选方法主要依赖人工阅读与判断，不仅耗时耗力，还容易 因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning） 的突破，基于 AI 的简历筛选工具逐渐成为人力资源领域的新兴趋 势。其中，DeepSeek 作为一种先进的 AI 技术，具备强大的文本 求和复杂多变的市场环境。随着技术的进步，特别是人工智能和机 器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 在当前人力资源管理领域，简历筛选是招聘流程中的关键环节 之一，传统的人工筛选方式虽然灵活但效率较低，尤其在面对大规 模招聘时，容易出现遗漏和偏差。随着人工智能技术的快速发展， 尤其是深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（NLP）技术 的进步，引入自动化简历筛选系统已成为提高招聘效率和质量的重 要途径。本研究旨在探讨将 DeepSeek 技术应用于简历筛选的可行 性，通过分析其技术背景、实际应用案例以及潜在优势，为人力资

是一款先进的通用大语言模型，具备多模态理解能力，旨在为 广泛的应用场景提供智能化支持。 DeepSeek-R1 是一个推理大语言模型，旨在提供高效的自然语言理解、任务 规划与交互能力，擅长处理复杂、需要多步思考的问题， 适合做深度推理、解决 代码问题或复杂数学问题等。 2.1 基本原理 DeepSeek 大语言模型经过大量文本数据的学习，能够理解人类的语言，并 根据问题或指令生成相应的回答。 M o M o 输 出 输 出 Deco 2 4 3 2 2.2 基本功能 DeepSeek 的功能主要包括智能问答、内容生成、 数据分析与可视化、代码 辅 助、多语言支持等。 2.2.1 智能问答 智能问答是 DeepSeek 最基础的功能之一，它能快速解答各类问题，包括科 学知识、历史文化、生活常识和技术问题等，都能给出准确且详细的回答。其中， 推理问答则是 联网搜索 3.2 本地部署 3.2.1 安装 Ollama Ollama 是开源的大语言模型服务工具，能将模型权重、配置和数据捆绑， 优化模型运行，支持 GPU 与热加载，在 Mac 和 Linux 上通过 docker 可快速 部署，可让用户便捷地在本地运行开源大型语言模型，如 deepseek 系列模型、 通义千问系列模型等，实现本地推理，且跨平台兼容主流操作系统，提供命令行

将客户细分为不 同的群体，并为每一群体提供个性化的产品和服务推荐。  预测分析：利用历史数据和机器学习算法，预测客户未来的购 买行为和偏好，提前制定营销策略。  自动化客户服务：通过自然语言处理技术，实现自动化的客户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 大模型在 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务 往往依赖于人工客服或预设的自动化流程，难以应对复杂的客户问 题。而大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术，理解客户的自 然语言输入，并生成符合语境的响应。例如，当客户在在线聊天中 提出一个复杂的技术问题时，大模型可以迅速分析问题并提供详细 的解决方案，甚至可以根据客户的反馈动态调整回答，从而提供更 水平。该模型通过在大规模数据集上的预训练，能够理解和生成自 然语言，具备强大的文本分析、情感识别和对话生成能 力。DeepSeek 大模型的核心优势在于其高度可定制性，企业可以 根据自身业务需求，对模型进行微调，从而更精准地服务于特定的 客户群体。 在 CRM 应用中，DeepSeek 大模型能够实现多种功能，包括 但不限于： - 客户意图识别：通过分析客户的语言和行为，准确识 别其需求和意图，帮助企业快速响应。

2.1 深度学习与机器学习...........................................................................14 2.2 自然语言处理（NLP）.......................................................................16 2.3 图像识别与处理...... 过引入 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 技术，DeepSeek 可以 从海量交易数据中识别潜在的风险因素，预测客户的信用违约概 率，从而帮助银行制定更加科学的风控策略。同时，在客户服务方 面，DeepSeek 的智能客服系统能够理解自然语言，提供 7*24 小 时的高效响应，显著提升客户满意度。 为了进一步提升 DeepSeek 技术在金融银行中的应用效果，以 下是一些关键的技术特点：  高精度预测：通过深度神经网络模型，DeepSeek

........58 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 ........................................59 3.5.1 多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 ......................59 3.5.2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .... 60 3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 ...... ........62 3.5.4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .... 63 3.6 农业空间信息决策支持系统 ..................................................66 第 4 章 典型农业机器人 ............................................................ 延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门学科。人工 智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能 从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，农业是其重 要的应用领域之一。 现代农业的发展已离不开以人工智能为代表的信息技术的支持，

性，推动医疗服务质量的提升，保障患者的治疗安全。 1.3 AI 技术的发展及应用前景 近年来，人工智能（AI）技术在医疗行业的迅猛发展，标志着 医学服务模式的重大变革。AI 技术特别是在自然语言处理 （NLP）、图像识别、数据挖掘和机器学习等方面的飞速进步，为 医疗数据的处理和分析提供了强有力的工具。在中医院门诊病历自 动生成的应用中，AI 能够通过对症状、病历记录及临床数据的深度 大潜力。特别是在中医领域，很多实用的经验和知识系统化程度不 高，AI 可以帮助整合这些信息，使得门诊病历的生成过程更加科学 和系统。 AI 技术的应用前景广泛，尤其是在以下几个方面：  智能问诊：通过构建智能问诊系统，利用自然语言处理技术， 患者可以直接通过对话界面描述症状，系统则能根据已有病历 和知识库自动生成初步诊断，并指导患者选择合适的就医路 径。  病历文书智能生成：基于患者的信息及病历资料，AI 可以自 据训练和深度学习算法，能够在各种复杂任务中展现出强大的理解 和生成能力。其核心在于通过深度神经网络架构，尤其是 Transformer 模型，处理和分析文本、图像和音频信息。这些模型 在自然语言处理、计算机视觉以及其他领域中已经展现出超越传统 方法的性能。 以 OpenAI 的 GPT-3 和 Google 的 BERT 为代表，这些模型具 有多层次的自注意力机制，使得它们能够理解语境、生成连贯的文