............................. 5 2. 智能客服问答引擎介绍................................................................................................... 7 2.1 FAQ 问答引擎....................................... ........................... 7 2.2 任务问答引擎............................................................................................................. 7 2.3 图谱问答引擎.................................... ......................................................................... 8 2.4 表格问答引擎............................................................................................................ 8 3

.......................................................................................5 2.2.1 智能问答................................................................................................... 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 DeepSeek-R1 模型的主要特点，在数学证明任务方面直接提问， 启发式提示可能干扰其逻辑主线。 “ ” 例如对于分析电车难题，直接抛出复杂问题。如： 分析 电车难题 中的功 利 主义与道德主义的冲突。得到结果如 图 2-4 智能问答的部分结果。 图 2-4 智能问答的部分结果 5 2.2.2 文本生成 文本生成的方向较多，包括新闻报道、学术论文、商业文案等。例如， 让它 “ 写一篇关于 Deepseek 技术与工程审计 ” 为主题

AI+医疗如何落地防疫诊疗全流程 ——盘点五大智慧医疗典型案例 案例概览 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步——柯基数据 案例 2 | 不只是疫情咨询，院前预检筛查成智能问答新“战场”——朗通医疗 案例 3 | 互联网医疗作为“第二战场“，在疫情防控中发挥重要作用——左手医生 案例 4 | 高敏快速检出病灶，CT+AI 助力医院实现“应收尽收”——体素科技 如果说此前智慧医疗的主要推动力是政策，那么，此次疫情中智慧医疗在多环 节部署的牵引力就是突然催生的需求和应用场景。纵观本次疫情中的智慧医疗 应用，大致可分为智能问答、线上问诊以及 AI 辅助诊疗。 在诊前环节，虚拟助手依靠自然语言处理和知识图谱等 AI 技术提供智能问答服 务，承担减轻恐慌、分流普通患者的任务；同时，线上问诊作为线下诊疗的补 充，在患者就诊前通过人机交互技术快速收集患者病情信息，进行患者筛查， 病的复诊，但是疫情过后，随着政策支持与用户使用习惯的培养，可以预见不 管是慢性病的长期诊疗和管理，还是心肺疾病等重要疾病的长期愈后服务，都 会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普

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 具备以下能力：  智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 技术尤其是大模型的应用成为推动政务智能化的重要方向。D eepSeek 政务大模型作为一款基于先进自然语言处理技术的大规模 预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难以直接满足政务需求。因此，针对政务场景进行大模型的 微调，使其更好地适应业务需求，成为当前亟待解决的问题。 检索或简单的规则 匹配方法难以准确理解这些文本的深层含义，导致信息提取和决策 支持的准确性不足。 其次，政务场景中的文本处理任务多样且动态变化。常见的任 务包括但不限于：文本分类、信息抽取、问答系统、自动摘要、情 感分析等。例如，市民提交的咨询问题可能涉及多个领域，需要快 速准确地分类并分发给相应部门处理。此外，舆情监测需要实时分 析大量的社交媒体文本，识别出潜在的社会热点和风险。这些任务

App 全面升级健 康搜 索功能的核心模块， 夸克健康助手充分利 用大模型的生成式对话能力和医学知识图谱， 为用户 提供精准、全面的健康信息服务。其主要功能和模块如下： (1) 多轮问答健康搜索： 夸克健康助手支持用户通过多轮对话形式就健康问题进行深入提问和交互。用户可补充症状信息， 结合大模型分析，从而快速获得针对性强的健康内容，包括病症原因、用药建议、以及就医指南等。 (2) 通过前沿的人工智能技术， 助力用户在健康管理、 疾病预防和医疗服务等方面实现全流程、全周期的智能体验。 AQ 的核心功能包括智能导诊、医院预约挂号、 AI 药盒识别、AI 报告解读、AI 健康问答、个人 健康档案管理，以及涵盖泛健康领域的多项便民服务。用户可通过 AQ App 便捷完成医院预约挂号， 并在就医全过程获得 AI 助手实时建议。作为专业医疗健康平台， AI 健康管家 AQ 致力于为每一位用 可解释性。 一、评估领域 评估领域决定了模型评测的广度和深度， 包括通用领域和垂直领域两个主要方向。通用领域评估 检验大模型在非特定领域任务上的整体性能， 包括日 常语言交流、通用知识问答、多语言支持、逻 辑推理、通用的伦理道德和偏见等， 主要用于衡量模型的基础能力和跨领域适应能力， 例如是否具 备对普适性问题的理解和解答能力； 垂直领 域评估针对特定领域（如金融、医疗或法律）

技术的应用正是其中的一项重要内容。  政策支持力度增强：中央及地方政府相继出台一系列政策，鼓 励使用新兴技术以提高政府服务的智能化和精准性。  应用场景日益丰富：政务 AI 的应用从最初的智能问答逐渐扩 大到复杂的决策支持、风险预警、信息分析等领域。  数据开放与共享提升：各级政府部门推动数据资源的整合与开 放，使得 AI 能够获取更多的数据支撑，进一步提升其应用效 果。  市 政府法律事务处理的效率和准确性，推动法治政府建设。具体目标 可归纳如下： 首先，通过整合现有法律法规、政策文件、案例分析等资源， 构建一个覆盖广泛、信息丰富的知识图谱，确保模型具备扎实的法 律基础。 其次，开发智能问答系统，使用户能够通过自然语言查询与法 律相关的信息，系统能够快速识别并提供准确的回答，降低公众对 法律信息获取的门槛。 第三，建立智能文书生成模块， automating legal documents 相应的法律知识普及内容，以确保每个群体都能获取到适合自己的 法律知识。 其次，建立一个涵盖广泛法律知识的线上学习平台。该平台将 提供法律基础知识、法规解读、案例分析等多种形式的学习资源， 同时结合 AI 技术，提供智能问答功能，便于用户随时获取法律信 息。我们将积极与法律专家合作，确保内容的专业性和时效性。此 外，我们将通过数据分析跟踪用户的学习进度和反馈，持续优化学 习资源。 接下来，开展法律知识宣传活动，通过线上线下相结合的方式

安全保障体系 实时识别并过滤 敏感信息、恶意内容及恶意代码 根据元数据和内容特征，检查其版权来源 OWASP TOP10 for LLM 威胁防护 对有毒或违规数据进行精准识别与 构建行业特有问答 对输出合规性进行评测 多模态训练语料数据自动化隐私检测、脱敏 大模型应 用层防护 内容 对抗测试 安全 渗透测试 内容 安全评测 模型对话 违规过滤 提示词 注入防护 精确识别并防护 安全性评估 。 一是内容对抗测试， 通过自动化内容安全评测 工具，对常见攻击模式进行评测，测试对抗样本下模型的抗干扰能力。二是内容安全评测专业服务，针对性分析行业 内容合规要求，构建行业特有问答进行评测，评估是否输出违规内容。三是安全渗透测试，对 AI 训推环境和 AI 开发 平台软件的安全性进行测试，及时发现暴露面、漏洞、后门、插件。 . 2 、AI 运维保障体系 AI 运维保障体系，即人工智能运维（ AI CITY 发展研究报告 50 模型基座 模型 运行环境 交互界面 应用场景 天机镜 大模型 智能体 模型训练 数据中心 文本校验多轮对话 图片识别 语音识别 知识推荐 知识图谱 知识问答表格查询 文本比对 逻辑推理 以图搜图 智能搜索 多模解析 万物分割 要素审核 代码能力 语音合成 文本生成 图片分类 全文索引 要素抽取 工作流 … 燃气泄漏溯源分析模型 城市内涝积水管网溢流

依据和政策建议。 5. 保障数据安全：在确保数据隐私和安全的前 提下，实现数据的高效利用和共享。 为实现上述目标，本方案拟将 AI 大模型技术深度融入全省一 体化政务平台的各个环节，包括但不限于智能问答系统、自动化审 批流程、数据分析和预警系统等。通过技术赋能，推动政务服务 “ ” “ ” “ ” “ ” 从 被动响应 向 主动服务 转型，从 单一功能 向 综合智能 升级， 最终打造一个高效、智能、安全的现代化政务服务体系。 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。 - 业务流程优化：通过数据 根据 2023 年全省政务服务满意度调查数据，用户对智能服务 的需求呈现显著增长趋势。具体来说： | 需求类型 | 比例（% ） | |—————-|———–| | 智能问答 | 78 | | 个性化推荐 | 65 | | 流程优化 | 72 | | 辅助决策 | 60 | 在此背景下，全省一体化政务平台亟需引入 AI 大模型技术， 以应对日益复

捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 好的性能。此外，模型支持在线学习和增量更新，能够根据新数据 的加入不断优化自身表现，确保在实际应用中的持续高效运行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 特性：  多任务学习能力：支持分类、生成、问答等多种任务，适用于 复杂的政务场景。  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 提升推理速度。  增量更新与在线学习：支持根据新数据进行模型更新，适应不 断变化的政务需求。 外，知识库还能通 过数据分析发现潜在的社会问题和风险点，为政府提前预警和干预 提供依据。 再者，知识库的构建和应用能够显著提升政务服务的智能化水 平。通过集成人工智能技术，知识库可以实现自动问答、智能推荐 等功能，极大地方便公众获取所需信息。例如，公众可以通过智能 客服系统直接查询相关政策和办理流程，减少了人工咨询的时间和 成本。同时，知识库还能够根据用户的行为和需求，主动推送相关

人工智能功能模块......................................................................................77 5.1 问答系统.............................................................................................80 5 每节课中引入实时反馈机制。在课堂中，教师可以通过 AI 工具获 取学生的即时反馈，了解他们对知识点的掌握情况。这样，教师能 够根据学生的反馈调整教学策略，实现因材施教。 此外，利用在线讨论区、互动问答平台等工具，可以增强学生 之间、学生与教师之间的互动，这将极大促进知识的传播与分享。 通过构建学习社区，鼓励学生在讨论中分享个人见解、提出问题， 从而推动集体智慧的形成。 为了确保知识传播的有效性，我们计划引入量化指标来评估学 问题类型多样：在问卷中应包含多种问题类型，如选择题、开 放式问题、量表题等，以便我们从不同角度获取用户的偏好和 态度。例如： o 选择题：您希望 AI 大模型具备哪些功能？（多选）  个性化学习建议  作业批改  知识问答  课程推荐 o 量表题：请您评价 AI 大模型在学习中对您的帮助程度 （1-5 分，1 表示无帮助，5 表示非常有帮助）。 4. 问卷长度控制：为避免参与者因问卷过长而产生疲劳感，建议