政务大模型
2025-07-08 18:03:56 11 举报AI智能生成
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作者其他创作
大纲/内容
行业场景分层分类
政务服务类（咨询类、辅助类）
热线
坐席辅助、报告生成、社情民意
高效办一件事
项目管理服务
政务咨询
一网统管、基层治理类（重构IT类、生成类）
事件事项
责任主体挖掘
工单分类
大模型客户服务模式
数字助理Copilot（work flow）
1. 【人为拆分复杂任务】需要编排好，需要人的思路指挥
2. 【意图识别+函数（工具）调用】通过大模型进行意图的识别，然后基于各工具集、函数、小模型、插件等进行执行，决策能力主要依托于大模型的意图识别能力
2. 【意图识别+函数（工具）调用】通过大模型进行意图的识别，然后基于各工具集、函数、小模型、插件等进行执行，决策能力主要依托于大模型的意图识别能力
数字员工AI Agent（自动感知、自主规划、决策、执行）
1. 【自主感知】来源可以为IOT设备、NLP语言、input入参等任何触发源。能够通过大模型理解自动感知开始任务
2. 【自主规划】直接面向最终目标，根据最终目标自主设计一系列策略和决策。
3. 【执行能力】依托于MCP能力为大模型增加手脚，从而完成闭环执行
4. 【记忆/回流】依托智能体能力对模型进行微调训练，依托记忆能力对上下文内容将进行标签
数字专家（行业大模型+行业Agent）
1. 【生成类、特别语料类】基于政策、法律、语料进行微调训练
2. 【行业类】药监、党建高质量数据集
行业大模型：政务大模型
领域大模型：政务服务大模型
大模型+智能体结合方式
1. 在意图理解层面进行赋能
2. 在执行调用层面进行赋能
3. 数据回流层面进行赋能
4. 大小模型协同时进行调用
数政做行业大模型的优势
1. 能够涉及政务数据，如民生办件数据、档案数据等高质量数据集
2. 大多ToG场景均为问答辅助场景，对于认知层面要求高，适合训练行业模型
3. 数据相对规范化，严格化：法律法规、政策体系、标准规范、公文格式、办事流程和专业术语。知识体系庞大、复杂且结构化程度相对较高
4. 面向客户多为政法委、综治中心等调度单位，对于智能体、决策中枢具备优势
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