廣州市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目采購(gòu)需求一、項(xiàng)目概況：（一）項(xiàng)目屬性：服務(wù)類（二）品目類別：行業(yè)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)服務(wù)（三）采購(gòu)預(yù)算（最高限價(jià)）：人民幣1908.11萬(wàn)元。其中2025年預(yù)算572.433萬(wàn)元，2026年擬安排預(yù)算1335.677萬(wàn)元。（公開(kāi)招標(biāo)的跨年采購(gòu)、一簽多年的采購(gòu)項(xiàng)目應(yīng)在采購(gòu)文件中明確當(dāng)年預(yù)算數(shù)，以后年度預(yù)算擬安排數(shù)）。（四）本項(xiàng)目要求獲得采購(gòu)合同的供應(yīng)商將采購(gòu)項(xiàng)目中的40%比例分包給一家或者多家中小企業(yè)的。（五）本項(xiàng)目不接受聯(lián)合體投標(biāo)。（六）允許分包，中標(biāo)人不得將本項(xiàng)目（合同）轉(zhuǎn)包，不得將本項(xiàng)目主體、關(guān)鍵性工作分包，不得將本項(xiàng)目非主體、非關(guān)鍵性工作向未在投標(biāo)文件中載明的分包承擔(dān)主體分包。本項(xiàng)目非主體、非關(guān)鍵性工作為典型場(chǎng)景搭建、信息系統(tǒng)對(duì)接、原子能力，僅限該部分內(nèi)容允許分包。（七）中標(biāo)人須完全遵守《中華人民共和國(guó)勞動(dòng)合同法》有關(guān)規(guī)定和《中華人民共和國(guó)婦女權(quán)益保障法》中關(guān)于“勞動(dòng)和社會(huì)保障權(quán)益”的有關(guān)要求。二、項(xiàng)目背景廣州市人民政府辦公廳關(guān)于印發(fā)《廣州市數(shù)字政府改革建設(shè)“十四五”規(guī)劃》的通知（穗府辦〔2022〕22號(hào)），提出夯實(shí)自主可控的數(shù)字政府新底座，健全數(shù)據(jù)技術(shù)支撐體系：推進(jìn)人工智能基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)。搭建廣州市人機(jī)協(xié)同開(kāi)放平臺(tái)，形成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、技術(shù)工具化、算法模塊化、知識(shí)系統(tǒng)化、接口標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)支撐能力。依托人機(jī)協(xié)同開(kāi)放平臺(tái)，集約建設(shè)人工智能能力基礎(chǔ)平臺(tái)，強(qiáng)化人工智能算法中心、人工智能原子能力中心等支撐，為數(shù)字政府建設(shè)運(yùn)行提供人工智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，形成人工智能和城市管理業(yè)務(wù)間相互協(xié)同的生態(tài)鏈。通過(guò)建立全市統(tǒng)一的人工智能大模型平臺(tái)，為全市提供統(tǒng)一的人工智能大模型基礎(chǔ)通用服務(wù)能力。一是實(shí)現(xiàn)人工智能大模型基礎(chǔ)平臺(tái)和共性能力的充分共享，減少人工智能的重復(fù)建設(shè)問(wèn)題，節(jié)省信息化建設(shè)投資；二是全面降低各委辦局技術(shù)創(chuàng)新成本及門(mén)檻，加速各委辦局業(yè)務(wù)創(chuàng)新進(jìn)度。同時(shí)，通過(guò)政務(wù)辦公與政務(wù)服務(wù)場(chǎng)景試點(diǎn)建設(shè)，推動(dòng)政務(wù)辦公與政務(wù)服務(wù)自動(dòng)化與智能化升級(jí)，為打造智慧型、服務(wù)型政府樹(shù)立業(yè)務(wù)創(chuàng)新標(biāo)桿。三、項(xiàng)目目標(biāo)廣州市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)工程、開(kāi)發(fā)部署、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、國(guó)產(chǎn)算力遷移工具等端到端基礎(chǔ)共性能力，打造一站式開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各類模型一站式部署、運(yùn)行、管理、資源調(diào)度和統(tǒng)一服務(wù)，為全市各單位提供統(tǒng)一的大模型開(kāi)發(fā)部署、基礎(chǔ)服務(wù)能力，將廣州市打造成為全省乃至全國(guó)通用人工智能創(chuàng)新引領(lǐng)地，形成“數(shù)據(jù)融合、模型共放、應(yīng)用涌現(xiàn)”的良好發(fā)展格局。打造一站式模型開(kāi)發(fā)部署平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)各廠家NLP模型一站式數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型部署、模型評(píng)測(cè)、模型調(diào)優(yōu)等共性服務(wù)能力，避免基礎(chǔ)平臺(tái)重復(fù)建設(shè)降低投資；降低各委辦局業(yè)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型技術(shù)門(mén)檻和使用成本，加速委辦局業(yè)務(wù)敏捷創(chuàng)新。同時(shí)，模型開(kāi)發(fā)部署平臺(tái)具備良好的可擴(kuò)展性，除本期項(xiàng)目統(tǒng)一建設(shè)的NLP基模型外，平臺(tái)需具備CV、多模態(tài)和預(yù)測(cè)大模型統(tǒng)一開(kāi)發(fā)部署的平滑擴(kuò)展能力，靈活滿足各委辦局多樣化模型需求。建設(shè)統(tǒng)一大模型運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，為全市各部門(mén)提供全面的模型、算法、工作流資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理服務(wù)，包括用戶組織管理、資產(chǎn)管理、資產(chǎn)共享、運(yùn)營(yíng)管理等全流程服務(wù)，實(shí)現(xiàn)全市模型算法的統(tǒng)一管理與便捷共享。建設(shè)全市統(tǒng)一的NLP基礎(chǔ)大模型、智慧搜索/內(nèi)容審核等配套模型；智能語(yǔ)音ASR/OCR識(shí)別等AI原子能力，為各委辦局提供上述通用的基礎(chǔ)AI能力，全面賦能委辦局業(yè)務(wù)創(chuàng)新；同時(shí)，通過(guò)試點(diǎn)場(chǎng)景，將AI賦能廣州市現(xiàn)有的OA系統(tǒng)、政務(wù)大廳服務(wù)等具體場(chǎng)景，提高廣州市政務(wù)辦公和政務(wù)服務(wù)的效率和質(zhì)量。四、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范項(xiàng)目需執(zhí)行的國(guó)家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)或者其他標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范。項(xiàng)目需遵循的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范：（√）GB/T8567\o"計(jì)算機(jī)軟件文檔編制規(guī)范"計(jì)算機(jī)軟件文檔編制規(guī)范；（√）GB/T9385計(jì)算機(jī)軟件需求規(guī)格說(shuō)明規(guī)范（√）GB/T9386計(jì)算機(jī)軟件測(cè)試文檔編制規(guī)范（√）GB/T15532計(jì)算機(jī)軟件測(cè)試規(guī)范（√）GB/T28035軟件系統(tǒng)驗(yàn)收規(guī)范（√）\o"查看詳細(xì)信息"SJ/T10367計(jì)算機(jī)過(guò)程控制軟件開(kāi)發(fā)規(guī)程（√）SJ20822信息技術(shù)軟件維護(hù)（√）其他計(jì)算機(jī)軟件相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)（√）廣州市政務(wù)信息化項(xiàng)目驗(yàn)收管理細(xì)則注：以上標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范等按照投標(biāo)報(bào)名截止日前的最新標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。五、技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法和路線（一）系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境：基于現(xiàn)有的MindSpore、TensorFlow、PaddlePaddle、PyTorch等主流開(kāi)發(fā)框架；（二）開(kāi)發(fā)語(yǔ)言與數(shù)據(jù)庫(kù)：基于現(xiàn)有的Java、Python等主流開(kāi)發(fā)語(yǔ)言；高斯、達(dá)夢(mèng)等主流數(shù)據(jù)庫(kù)；（三）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。請(qǐng)采購(gòu)人選擇：（）C/S；（√）B/S；（）C/S與B/S結(jié)合；（）其他。（四）系統(tǒng)部署環(huán)境要求本期項(xiàng)目建設(shè)政務(wù)AI大模型平臺(tái)，信息化基礎(chǔ)設(shè)施部分采用租賃政務(wù)云方式建設(shè)。系統(tǒng)功能要求6.1項(xiàng)目架構(gòu)說(shuō)明6.1.1整體架構(gòu)建設(shè)全市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一的人工智能大模型平臺(tái)，為各市直單位、區(qū)級(jí)單位提供統(tǒng)一的大模型開(kāi)發(fā)部署、對(duì)外服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)“算力換人力、智能增效能”，以AI賦能政務(wù)精準(zhǔn)服務(wù)、城市高效治理?；谥悄芩懔屯ㄓ盟懔Φ雀咝阅芩懔A(chǔ)設(shè)施，以及算力池化多租，多網(wǎng)融合管理能力，建設(shè)全市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)。大模型平臺(tái)整體架構(gòu)分為基礎(chǔ)設(shè)施層、大模型支撐層、大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)、模型樞紐層、模型應(yīng)用層、場(chǎng)景模型層、模型運(yùn)營(yíng)平臺(tái)以及模型應(yīng)用層。其中大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)從滿足廣州市實(shí)際訴求出發(fā)，為市直單位、區(qū)級(jí)單位提供大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)者一套行業(yè)模型迭代的能力、一套進(jìn)行搭建復(fù)雜智能體搭建的能力，讓大模型具備專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的“專知”能力，通過(guò)豐富的行業(yè)場(chǎng)景的智能體構(gòu)建工具箱來(lái)搭建產(chǎn)業(yè)級(jí)可應(yīng)用的最佳實(shí)踐。具體包含知識(shí)中心、模型中心、評(píng)測(cè)中心、智能體工廠組成。模型樞紐層提供模型倉(cāng)庫(kù)、多模態(tài)立方、內(nèi)容審核、AI原子能力；模型應(yīng)用層包括智能搜索、數(shù)據(jù)工程、插件中心；大模型支撐平臺(tái)提供大模型智能算力、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)大模型需要的支撐服務(wù)能力。模型運(yùn)營(yíng)平臺(tái)為平臺(tái)開(kāi)發(fā)的或者外部導(dǎo)入的模型提供管理、運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)和應(yīng)用管理，賦能更上層應(yīng)用。整體架構(gòu)如下所示：圖6-SEQ圖表\*ARABIC\s11總體框架圖1、基礎(chǔ)設(shè)施層：通過(guò)廣州市政務(wù)云提供統(tǒng)一規(guī)劃的服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、機(jī)房、CPU/GPU物理算力等基礎(chǔ)設(shè)施。2、模型支撐層：基于先進(jìn)的算力平臺(tái)，提供不同類型AI算力的資源池，支持不同模型以及對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練框架在訓(xùn)練時(shí)選擇適配的算力或GPU（圖形處理器）進(jìn)行調(diào)用。對(duì)于模型的使用過(guò)程提供清晰的監(jiān)控日志，幫助快速排查和定位訓(xùn)練過(guò)程中的故障和修復(fù)。同時(shí)支持算力資源狀態(tài)進(jìn)行運(yùn)維監(jiān)控并對(duì)故障快速感知并主動(dòng)上報(bào)，提升硬件故障的感知能力，縮短硬件故障的響應(yīng)時(shí)間，降低節(jié)點(diǎn)重調(diào)度數(shù)據(jù)復(fù)原時(shí)長(zhǎng)，提升快速恢復(fù)效率，保障模型的長(zhǎng)穩(wěn)訓(xùn)練。3、模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)：大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)整合行業(yè)領(lǐng)域的豐富的知識(shí)和數(shù)據(jù)能力，具備廣泛的應(yīng)用能力。它可以涵蓋行業(yè)多個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題，并提供準(zhǔn)確的、全面的答案。用戶可以通過(guò)這個(gè)平臺(tái)一站式獲取各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的信息和解決方案，方便快捷。模型樞紐層：模型樞紐層提供本項(xiàng)目需要的基礎(chǔ)大模型、開(kāi)源第三方模型接入、多模態(tài)接入等相關(guān)的數(shù)據(jù)管理、鏡像管理、文件管理能力，大模型內(nèi)容安全相關(guān)信息審核能力，提供AI原子能力本期提供語(yǔ)音識(shí)別ASR、OCR識(shí)別等能力。模型應(yīng)用層：提供相對(duì)成熟的領(lǐng)域模型生產(chǎn)能力，其中包括智慧搜索、數(shù)據(jù)工程、插件中心。場(chǎng)景模型層：針對(duì)政務(wù)辦公場(chǎng)景，利用全市通用大模型的語(yǔ)義理解、意圖識(shí)別、公文生成、信息提取能力，通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練出適合廣州市的政務(wù)辦公模型和政務(wù)服務(wù)模型。接入OA定制設(shè)計(jì)用戶交互界面，并提供API接口供各委辦局業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成。模型運(yùn)營(yíng)平臺(tái)：通過(guò)構(gòu)建用戶組織管理、資產(chǎn)管理、資產(chǎn)共享、運(yùn)營(yíng)管理模塊，以支撐各委辦局查看、調(diào)用全市優(yōu)秀模型資產(chǎn)，為智能化建設(shè)提供決策參考。針對(duì)大模型開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)上已經(jīng)收納部署的大模型，提供對(duì)不同用戶角色的權(quán)限管理、算力資源的使用量監(jiān)控、模型調(diào)用量統(tǒng)計(jì)等服務(wù)運(yùn)營(yíng)相關(guān)的功能支撐。本期項(xiàng)目建設(shè)廣州市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)，能夠無(wú)縫兼容DeepSeek等多種AI大模型，提供多模型開(kāi)發(fā)部署及運(yùn)營(yíng)管理能力，統(tǒng)一的NLP基模型及智慧搜索模型、內(nèi)容審核模型配套模型能力，以及OCR、ASR通用標(biāo)準(zhǔn)AI原子能力、滿足各部分委辦局的共性需求。同時(shí)，平臺(tái)支持CV、多模態(tài)和預(yù)測(cè)大模型的統(tǒng)一開(kāi)發(fā)部署，后續(xù)可根據(jù)實(shí)際需求實(shí)現(xiàn)按需擴(kuò)展，靈活滿足各委辦局多樣化模型需求。根據(jù)本期試點(diǎn)場(chǎng)景的建設(shè)需求，為NLP大模型、智慧搜索模型等AI模型，總共提供不少于100P的訓(xùn)練與推理算力。基于本次建設(shè)的全市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)，本次項(xiàng)目還包含了政務(wù)辦公、政務(wù)服務(wù)兩個(gè)場(chǎng)景化模型訓(xùn)練，通過(guò)廣州市本地?cái)?shù)據(jù)微調(diào)訓(xùn)練，提供公文助手、收文助手、知識(shí)中心、政務(wù)服務(wù)助手場(chǎng)景化模型，通過(guò)與市黨政機(jī)關(guān)協(xié)同辦公平臺(tái)（OA）、穗好辦等系統(tǒng)的對(duì)接，實(shí)現(xiàn)政務(wù)辦公、政務(wù)服務(wù)智能化與智慧化。未來(lái)可根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景擴(kuò)充其他場(chǎng)景化模型。6.1.2業(yè)務(wù)架構(gòu)由市政務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)管理局統(tǒng)籌建設(shè)大模型底座，包含大模型開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)，全市通用基礎(chǔ)大模型（本期為NLP自然語(yǔ)言大模型，配套搜索大模型、內(nèi)容審核模型），通用場(chǎng)景化推理模型（政務(wù)辦公模型、政務(wù)服務(wù)模型）、以及AI原子算法（OCR、ASR）、模型運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)等基礎(chǔ)共性能力，為業(yè)務(wù)部門(mén)提供基礎(chǔ)通用能力支撐。由各委辦局牽頭進(jìn)行業(yè)務(wù)場(chǎng)景梳理、場(chǎng)景數(shù)據(jù)集構(gòu)建、場(chǎng)景模型開(kāi)發(fā)調(diào)測(cè)及效果評(píng)估、開(kāi)發(fā)出符合部門(mén)需求的場(chǎng)景化模型，同時(shí)實(shí)現(xiàn)與部門(mén)應(yīng)用層業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成等工作，并自行進(jìn)行立項(xiàng)實(shí)施。圖3-SEQ圖表\*ARABIC\s12業(yè)務(wù)架構(gòu)6.1.3應(yīng)用架構(gòu)由市政務(wù)服務(wù)和數(shù)據(jù)管理局牽頭建設(shè)全市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)，由業(yè)務(wù)部門(mén)牽頭，梳理業(yè)務(wù)需求，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)語(yǔ)料集，并進(jìn)行業(yè)務(wù)場(chǎng)景模型微調(diào)訓(xùn)練與業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)改造，通過(guò)廣州市本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練出適合廣州本地特色的各類政務(wù)場(chǎng)景化模型。本項(xiàng)目先行試點(diǎn)辦公大模型及政務(wù)服務(wù)模型兩個(gè)模型場(chǎng)景，賦能政務(wù)協(xié)同辦公系統(tǒng)（OA）、政務(wù)服務(wù)中心，提升政務(wù)辦公效率和政務(wù)服務(wù)滿意度。圖6-SEQ圖表\*ARABIC\s13應(yīng)用架構(gòu)針對(duì)試點(diǎn)政務(wù)辦公場(chǎng)景，基于平臺(tái)層NLP大模型的語(yǔ)義理解、意圖識(shí)別、公文生成、信息提取能力，通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練出適合廣州市的政務(wù)辦公場(chǎng)景化大模型（公文助手、知識(shí)中心），結(jié)合搜索模型、內(nèi)容審核模型、公文OCR模型等其他配套AI模型，為政務(wù)協(xié)同辦公OA系統(tǒng)提供公文草稿生成、公文摘要生成、公文標(biāo)簽生成、公文段落修改、知識(shí)搜索問(wèn)答AI能力，由業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行OA系統(tǒng)改造，并調(diào)用本項(xiàng)目政務(wù)辦公AI服務(wù)接口能力，實(shí)現(xiàn)與OA系統(tǒng)對(duì)接集成，賦能政務(wù)辦公智慧化，提升廣州市工作人員公文寫(xiě)作、公文修改、公文批示、公文收文、知識(shí)搜索問(wèn)答各環(huán)節(jié)效率。針對(duì)試點(diǎn)政務(wù)服務(wù)場(chǎng)景，基于平臺(tái)層NLP大模型的AI生成式自然語(yǔ)言大模型自然語(yǔ)言內(nèi)容的理解和生成能力，由業(yè)務(wù)科室牽頭訓(xùn)練出政務(wù)服務(wù)模型，構(gòu)建具備多輪理解、交互理解、話術(shù)生成、文本生成、內(nèi)容摘要等功能的廣州市政務(wù)服務(wù)中心自有政務(wù)服務(wù)智能助手，并與現(xiàn)有政務(wù)服務(wù)中心業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接（I智能大廳導(dǎo)辦助手（豎屏）、大廳取號(hào)機(jī)系統(tǒng)）、穗好辦，為市民提供樓層咨詢、智能取號(hào)、辦事問(wèn)答、填報(bào)信息答疑服務(wù)，提升政務(wù)服務(wù)導(dǎo)辦效率，提高政務(wù)服務(wù)滿意度。6.1.4網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)物理網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的總體規(guī)劃遵循“分區(qū)+分層+分平面+安全”的設(shè)計(jì)理念。“分區(qū)”是指按照業(yè)務(wù)特點(diǎn)和安全要求劃分不同的業(yè)務(wù)區(qū)域，各區(qū)塊間通過(guò)核心交換機(jī)連接在一起，不同類型的流量，通過(guò)VRF進(jìn)行隔離?！胺謱印笔侵覆捎煤诵膶雍徒尤雽觾蓪颖馄浇Y(jié)構(gòu)。“分平面”是指采用AI高性能計(jì)算平面、業(yè)務(wù)平面、管理平面等分離的設(shè)計(jì)方法，各自獨(dú)立組網(wǎng)，保證平臺(tái)可靠性。同時(shí)避免了各類網(wǎng)絡(luò)之間的競(jìng)爭(zhēng)和由此產(chǎn)生的擁塞，從而提高提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、安全性和可維護(hù)性。圖6-SEQ圖表\*ARABIC\s14網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)廣州市政務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一人工智能大模型平臺(tái)計(jì)劃部署在廣州市政務(wù)云上，復(fù)用政務(wù)云服務(wù)能力，因此網(wǎng)絡(luò)層選用廣州市政務(wù)云平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)資源。本次大模型各組件部署在廣州市政務(wù)云資源池內(nèi)，要求對(duì)應(yīng)的政務(wù)云網(wǎng)絡(luò)資源、IT資源具備AI資源池構(gòu)建能力，如AI訓(xùn)練、ROCE組網(wǎng)等。網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施是平臺(tái)正常運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)，在選擇網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時(shí)不僅僅要滿足當(dāng)前業(yè)務(wù)的需求，更要考慮業(yè)務(wù)3-5年的發(fā)展需求。當(dāng)性能擴(kuò)容或新業(yè)務(wù)上線時(shí)，確保物理網(wǎng)絡(luò)的變更不應(yīng)對(duì)已有業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響。廣州市政務(wù)人工智能大模型平臺(tái)須支持IPv6訪問(wèn)。6.2.模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)本次項(xiàng)目提供不少于2個(gè)不同品牌的商用模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，需整合行業(yè)領(lǐng)域的豐富的知識(shí)和數(shù)據(jù)，具備廣泛的應(yīng)用能力。平臺(tái)支持涵蓋行業(yè)多個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題，提供準(zhǔn)確的、全面的答案。用戶可以通過(guò)這個(gè)平臺(tái)一站式獲取各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的信息和解決方案，方便快捷。本項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容作為全市統(tǒng)一大模型基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)，部署于當(dāng)前的政務(wù)云架構(gòu)中，在確保安全可信的前提下，保證兼容性和易用性，因此模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)須具備一定政務(wù)大模型通用技術(shù)與應(yīng)用支撐能力、人工智能云管理服務(wù)能力、大模型服務(wù)能力及評(píng)估方法等相關(guān)能力。模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)須具有“政務(wù)大模型通用技術(shù)與應(yīng)用支撐能力要求”的有效檢驗(yàn)證書(shū)，通過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T45288《人工智能大模型第3部分：服務(wù)能力成熟度評(píng)估》測(cè)評(píng)，具有第三方權(quán)威機(jī)構(gòu)出具的可信AI評(píng)估認(rèn)證。6.2.1.知識(shí)中心本次項(xiàng)目建設(shè)的知識(shí)中心支持包含但不限于語(yǔ)料數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)知識(shí)的接入、解析、標(biāo)注、分類管理和檢索功能，分析、加工業(yè)務(wù)知識(shí)并轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)集和向量存儲(chǔ)，用于支撐大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、對(duì)齊等模型訓(xùn)練和知識(shí)檢索增強(qiáng)。指標(biāo)項(xiàng)具體要求數(shù)據(jù)源管理支持添加數(shù)據(jù)源，支持通過(guò)添加數(shù)據(jù)源接入對(duì)象存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)或文檔；支持篩選數(shù)據(jù)源，查看數(shù)據(jù)源，刪除數(shù)據(jù)源非結(jié)構(gòu)化解析支持導(dǎo)入解析非結(jié)構(gòu)化的文檔類型，包含doc、docx、txt、pdf半結(jié)構(gòu)化解析支持按照預(yù)置的文件模板導(dǎo)入解析半結(jié)構(gòu)化的文檔，包含Excel和JSONL知識(shí)解析支持支持解構(gòu)和識(shí)別文檔中的版面布局，包括但不限于識(shí)別多欄版面、頁(yè)眉頁(yè)腳、文字、表格、圖片及其布局關(guān)系腳注信息消除支持解析并消除頁(yè)眉頁(yè)腳信息解析表格詳情支持查看文檔解析出的表格；解析圖片詳情支持查看文檔解析出的全部圖片；支持通過(guò)解析結(jié)果定位和瀏覽圖片所在的原文件的頁(yè)信息知識(shí)檢索支持按照文件名稱的關(guān)鍵字模糊檢索知識(shí)文件。通過(guò)輸入文件名稱中的相關(guān)關(guān)鍵字，系統(tǒng)能夠?qū)嵤┠：ヅ渌阉?，高效定位知識(shí)文件語(yǔ)料集管理支持語(yǔ)料集新建、下載、啟用、禁用、刪除等管理文檔分段支持對(duì)添加到知識(shí)庫(kù)下的文檔按照語(yǔ)義樹(shù)或者平鋪進(jìn)行文檔分段；支持按照語(yǔ)義樹(shù)和平鋪兩種方式，查看文檔分段結(jié)果；支持關(guān)聯(lián)瀏覽文檔分段結(jié)果對(duì)應(yīng)的文檔原文件內(nèi)容、解析詳情文檔向量化支持對(duì)知識(shí)庫(kù)內(nèi)的文檔分段結(jié)果進(jìn)行向量化處理6.2.2.模型中心本次項(xiàng)目建設(shè)的模型中心支持包含但不限于模型部署、推理日志、推理服務(wù)API、一站式大語(yǔ)言模型訓(xùn)練任務(wù)配置服務(wù)、數(shù)據(jù)集配置、模型量化等能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求新建模型支持新增模型名稱，選擇模型來(lái)源和模型類型，支持新增平臺(tái)內(nèi)部模型和第三方自定義模型模型部署支持基于平臺(tái)基礎(chǔ)模型創(chuàng)建的新模型支持直接進(jìn)行部署，也可在模型訓(xùn)練完成后再部署，提供模型推理服務(wù)部署功能。支持部署服務(wù)時(shí)候，支持選擇資源并設(shè)置實(shí)例數(shù)模型服務(wù)查看支持已進(jìn)行部署或部署完成模型信息將以列表的形式在模型服務(wù)列表頁(yè)面。支持查看當(dāng)前和歷史模型服務(wù)記錄，支持篩選。支持可查看部署日志推理日志支持查看、下載推理服務(wù)日志情況。用戶可以查看、監(jiān)控模型的表現(xiàn)，排查故障，確保服務(wù)的正常運(yùn)行推理服務(wù)API支持對(duì)模型服務(wù)透出的API進(jìn)行查看、調(diào)用測(cè)試。支持查看和測(cè)試模型服務(wù)公開(kāi)的API接口大語(yǔ)言模型訓(xùn)練支持用戶進(jìn)行一站式訓(xùn)練任務(wù)配置服務(wù)，支持啟動(dòng)大語(yǔ)言模型微調(diào)、LoRA、對(duì)齊等訓(xùn)練任務(wù)大模型訓(xùn)練日志支持查看大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練日志，包括模型的接入、數(shù)據(jù)集、資源分配、訓(xùn)練輪次的成果、檢驗(yàn)結(jié)果、檢查點(diǎn)等日志數(shù)據(jù)模型量化任務(wù)支持查看、篩選已創(chuàng)建的模型量化任務(wù)。支持創(chuàng)建大語(yǔ)言模型的量化方案。當(dāng)模型存在一和多個(gè)訓(xùn)練版本時(shí)，可通過(guò)創(chuàng)建量化任務(wù)在適當(dāng)減少精度損失的額情況下降低推理服務(wù)占用資源模型量化方案選擇支持用戶在創(chuàng)建量化任務(wù)時(shí)支持選擇量化方案，可選量化方案由訓(xùn)練定義任務(wù)名稱、選擇模型類型、指定模型名稱、選取訓(xùn)練任務(wù)、確定量化方案（int4或int8等）、資源分配等6.2.3.測(cè)評(píng)中心本次項(xiàng)目建設(shè)的測(cè)評(píng)中心支持包含但不限于大語(yǔ)言模型的評(píng)測(cè)集管理、自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)、評(píng)測(cè)任務(wù)管理、評(píng)測(cè)結(jié)果查看、評(píng)測(cè)報(bào)告導(dǎo)出、評(píng)測(cè)指標(biāo)管理等能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求評(píng)測(cè)場(chǎng)景選擇支持基于大語(yǔ)言模型的問(wèn)答能力，管理評(píng)測(cè)集以及自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)；支持進(jìn)行大語(yǔ)言模型的專屬自定義評(píng)測(cè)集接入、預(yù)置評(píng)測(cè)集接入；支持大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)任務(wù)管理；支持大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)分析報(bào)告等功能使用預(yù)置評(píng)測(cè)集管理（大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)集）支持預(yù)置評(píng)測(cè)集管理（大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)集）一般為文本信息，主要問(wèn)題內(nèi)容、答案內(nèi)容、業(yè)務(wù)分類等；自定義大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)集管理支持自定義大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)集管理，一般為文本信息，主要問(wèn)題內(nèi)容、答案內(nèi)容、業(yè)務(wù)分類等；支持根據(jù)不同的行業(yè)創(chuàng)建大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)集分類；支持創(chuàng)建評(píng)測(cè)集和查看評(píng)測(cè)集，包括問(wèn)題、答案、問(wèn)題類型、業(yè)務(wù)分類、生成時(shí)間等關(guān)鍵信息；支持手工上傳測(cè)試集文件，支持xls、xlsx或jsonal、csv等格式；支持修改評(píng)測(cè)集名稱和評(píng)測(cè)集描述；支持刪除評(píng)測(cè)集；支持單輪問(wèn)答或多輪問(wèn)答評(píng)測(cè)，支持單輪問(wèn)答或多輪問(wèn)答評(píng)測(cè)集導(dǎo)入下載。大語(yǔ)言模型自動(dòng)評(píng)測(cè)評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答或多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持選擇大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)。評(píng)測(cè)任務(wù)管理評(píng)測(cè)任務(wù)創(chuàng)建完成后支持查看任務(wù)信息與詳情，支持通過(guò)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱、創(chuàng)建時(shí)間與評(píng)測(cè)狀態(tài)篩選評(píng)測(cè)任務(wù)；支持手工啟動(dòng)任務(wù)、重跑任務(wù)、下載評(píng)測(cè)詳情等操作導(dǎo)出評(píng)測(cè)報(bào)告支持自動(dòng)評(píng)測(cè)結(jié)果明細(xì)導(dǎo)出文件，詳細(xì)展示各個(gè)評(píng)測(cè)問(wèn)題得分明細(xì)，包括每個(gè)評(píng)測(cè)集的問(wèn)題、標(biāo)準(zhǔn)答案、模型答案、評(píng)測(cè)得分等評(píng)測(cè)指標(biāo)管理支持提供內(nèi)置準(zhǔn)確性或相似度評(píng)估指標(biāo)；支持根據(jù)需求新增評(píng)估指標(biāo)、修改評(píng)測(cè)指標(biāo)名稱、說(shuō)明6.2.4.智能體工廠本次項(xiàng)目建設(shè)的智能體工廠支持包含但不限于智能體自定義管理新建、編輯、刪除、搜索、版本管理，API工具，記憶錄管理，接入外部模型管理，Prompt工程等能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求智能體新建、編輯、搜索、刪除支持智能體新建、編輯、搜索、刪除；支持關(guān)鍵詞搜索，用戶可以通過(guò)輸入特定詞匯或短語(yǔ)來(lái)查找相關(guān)的智能體；（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）日志查看支持智能體日志查看，助力用戶理解智能體的行為邏輯及其執(zhí)行流程API工具支持用戶將自定義的API服務(wù)注冊(cè)為工具，以便智能體在執(zhí)行任務(wù)時(shí)調(diào)用；API注冊(cè)支持header鑒權(quán)方式；支持工具調(diào)試功能旨在驗(yàn)證工具服務(wù)的連通性，并且能夠觀察工具返回的結(jié)果質(zhì)量流式API支持支持API在執(zhí)行過(guò)程中逐步返回?cái)?shù)據(jù)，而不是等待整個(gè)處理過(guò)程完畢后一次性返回所有結(jié)果接入模型支持外部的模型服務(wù)接入到智能體實(shí)現(xiàn)與智能體平臺(tái)的集成Prompt工程支持用戶創(chuàng)建、編輯、刪除Prompt模板；支持在Prompt模板中使用參數(shù)插值；支持在線對(duì)Prompt進(jìn)行所選配置的優(yōu)化，并支持選擇對(duì)應(yīng)運(yùn)行中的模型服務(wù)進(jìn)行同步推理，查看優(yōu)化前后的推理效果；支持將已經(jīng)優(yōu)化過(guò)的Prompt作為一個(gè)獨(dú)立的服務(wù)組件，供其他應(yīng)用或服務(wù)調(diào)用，從而實(shí)現(xiàn)Prompt的共享和重用6.3.模型樞紐平臺(tái)6.3.1.模型倉(cāng)庫(kù).NLP基礎(chǔ)大模型本次項(xiàng)目建設(shè)的NLP基礎(chǔ)模型需要為商用閉源NLP大模型，支持包括但不限于文案生成、閱讀理解、摘要生成、單輪問(wèn)答、多輪問(wèn)答、數(shù)學(xué)能力、標(biāo)簽生成、拒絕能力、記憶能力、工具調(diào)用等各類基礎(chǔ)能力。同時(shí)也能夠支持對(duì)接數(shù)據(jù)湖、RAG、內(nèi)容審核模型等模塊，使得NLP大模型能夠在政務(wù)領(lǐng)域快速構(gòu)建豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。具備兼容大模型混合云能力，包括云基礎(chǔ)設(shè)施層能力、模型層能力、應(yīng)用層能力、安全能力及運(yùn)營(yíng)運(yùn)維能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求文案生成能夠根據(jù)用戶提供的信息或需求，自動(dòng)生成符合語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則的文案內(nèi)容，支持公關(guān)稿件、通用公文、工作報(bào)告、寫(xiě)作提綱、郵件、郵件回復(fù)等生成，支持根據(jù)主題、文本長(zhǎng)度、風(fēng)格、目錄、結(jié)構(gòu)等多種方式生成文案摘要生成可自動(dòng)對(duì)文本、新聞快訊、書(shū)籍、會(huì)議紀(jì)要、會(huì)議討論點(diǎn)等進(jìn)行摘要和總結(jié)標(biāo)簽生成能夠?qū)ξ谋具M(jìn)行標(biāo)注表格生成/轉(zhuǎn)換支持接收文本作為輸入，生成相應(yīng)的表格結(jié)構(gòu)單輪問(wèn)答支持通用單輪問(wèn)答、帶人設(shè)的單輪問(wèn)答多輪問(wèn)答支持通用多輪閑聊、通用多輪知識(shí)問(wèn)答、帶人設(shè)的多輪問(wèn)答知識(shí)問(wèn)答支持政務(wù)通用知識(shí)問(wèn)答、科學(xué)知識(shí)問(wèn)答、生活常識(shí)知識(shí)問(wèn)答、建議要點(diǎn)問(wèn)答、頭腦風(fēng)暴拒絕能力能夠?qū)o(wú)法準(zhǔn)確回答的問(wèn)題、超出知識(shí)范圍的問(wèn)題、包含敏感信息的問(wèn)題，選擇不進(jìn)行回答的能力數(shù)學(xué)能力能夠根據(jù)用戶輸入的信息或需求，按照數(shù)學(xué)邏輯分解成數(shù)學(xué)算式或數(shù)學(xué)模塊，支持四則運(yùn)算能力、常規(guī)計(jì)算問(wèn)答、單位換算、解方程、邏輯證明閱讀理解能夠基于輸入的文字內(nèi)容，對(duì)該段內(nèi)容進(jìn)行針對(duì)性問(wèn)題和回答，包括詞義理解、句子理解、段落理解、文本分析、政策和發(fā)文理解與問(wèn)答、會(huì)議內(nèi)容理解與問(wèn)答等邏輯推理支持常識(shí)推理、時(shí)間邏輯序列推理、數(shù)理化等科學(xué)推理、符號(hào)推理、關(guān)系分析工具調(diào)用支持工具識(shí)別、單輪單步調(diào)用、單輪多步調(diào)用、多輪單步調(diào)用、多輪多步調(diào)用，、工具并行調(diào)用、復(fù)雜API調(diào)用記憶功能支持大模型記憶技能能力訓(xùn)練模塊提供有監(jiān)督學(xué)習(xí)能力。包括SFT全量微調(diào)和LoRA局部微調(diào)。推理模塊能夠提供推理任務(wù)的能力，包括生成文本、回答問(wèn)題、翻譯文本等。效果評(píng)測(cè)支持對(duì)大模型在特定任務(wù)上的性能和泛化能力進(jìn)行評(píng)估和測(cè)試應(yīng)用對(duì)接可通過(guò)RESTAPI/SDK調(diào)用的方式被業(yè)務(wù)應(yīng)用集成.模型實(shí)驗(yàn)室本次建設(shè)的模型實(shí)驗(yàn)室主要包含模型創(chuàng)作、模型鏡像、模型對(duì)齊訓(xùn)練相關(guān)能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求模型實(shí)驗(yàn)室1、支持模型版本新建、編輯、刪除操作，支持查看模型版本列表和模型版本名稱、Code、來(lái)源、文件路徑、創(chuàng)建時(shí)間、創(chuàng)建人等詳情信息（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）2、支持選擇本實(shí)驗(yàn)室下已完成的訓(xùn)練任務(wù)和相同空間下已上架的創(chuàng)作流作為模型版本3、支持“運(yùn)行中”狀態(tài)的模型服務(wù)，在詳情頁(yè)查看部署節(jié)點(diǎn)名稱、所屬集群和機(jī)器IP等信息，支持查看日志支持“運(yùn)行中”狀態(tài)的模型服務(wù)進(jìn)行API調(diào)試4、支持選擇模型版本、組件，設(shè)置資源參數(shù)，創(chuàng)建模型服務(wù)（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）5、支持訓(xùn)練任務(wù)新建、刪除操作支持查看訓(xùn)練任務(wù)列表和訓(xùn)練任務(wù)名稱、Code、版本、狀態(tài)、創(chuàng)建時(shí)間、創(chuàng)建人等信息，支持查看訓(xùn)練日志。（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）6、支持選擇模型版本、組件，設(shè)置資源參數(shù)，選擇資源池，創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）7、支持組件的新建、編輯、刪除操作，支持查看組件列表和組件名稱、Code、類型、使用鏡像等信息（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）8、創(chuàng)建組件時(shí)，支持選擇“部署”或“任務(wù)”類型，支持選擇類型下的組件模板，支持選擇使用的鏡像。（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）.1.模型創(chuàng)作本次項(xiàng)目建設(shè)的模型創(chuàng)作包含實(shí)驗(yàn)室管理、實(shí)驗(yàn)室詳情的模型版本、模型服務(wù)、訓(xùn)練任務(wù)、組件列表、模型上架等能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求實(shí)驗(yàn)室管理在模型實(shí)驗(yàn)室列表中，使用卡片方式，對(duì)每一個(gè)模型進(jìn)行單獨(dú)管理。模型實(shí)驗(yàn)室卡片支持對(duì)實(shí)驗(yàn)室的名稱進(jìn)行編輯，并支持刪除實(shí)驗(yàn)室功能，同時(shí)支持查看實(shí)驗(yàn)室列表、查看實(shí)驗(yàn)室詳情、創(chuàng)建人、創(chuàng)建時(shí)間等多種信息。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型版本-版本管理在模型實(shí)驗(yàn)室中，單個(gè)模型可創(chuàng)建多個(gè)模型版本，便于進(jìn)行訓(xùn)練、推理任務(wù)。當(dāng)用戶完成對(duì)一個(gè)模型的訓(xùn)練時(shí)，模型實(shí)驗(yàn)室將依據(jù)歷史記錄自動(dòng)生成新的模型版本，將訓(xùn)練前后的模型版本進(jìn)行區(qū)分。在創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)或推理服務(wù)時(shí)，用戶可通過(guò)選擇版本的方式，任意創(chuàng)建不同版本的訓(xùn)練任務(wù)或推理服務(wù)，以便確認(rèn)訓(xùn)練前后、不同版本訓(xùn)練、不同版本之間的推理效果區(qū)別。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型版本-模型管理在模型實(shí)驗(yàn)室中，支持模型版本新建、編輯、刪除操作，支持查看模型版本列表和模型版本名稱、Code、來(lái)源、文件路徑、創(chuàng)建時(shí)間、創(chuàng)建人等詳情信息。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型版本-搜索當(dāng)模型版本過(guò)多時(shí)，用戶可通過(guò)搜索框?qū)δＰ桶姹具M(jìn)行搜索篩選。在搜索框中輸入模型版本名稱，即可搜索對(duì)應(yīng)模型。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型版本-模型上傳模型上傳功能支持通過(guò)本地文件上傳的方式或http文件下載的方式進(jìn)行上傳，用戶可自主根據(jù)網(wǎng)絡(luò)情況或模型形態(tài)進(jìn)行選擇不同的上傳方式。由于大部分模型的參數(shù)文件為多個(gè)文件的合集，因此模型需要壓縮打包為“*.zip”格式后再進(jìn)行上傳，平臺(tái)將自動(dòng)對(duì)模型壓縮包進(jìn)行解壓，并指定解壓后的新目錄為該模型的目錄。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型版本-額外功能當(dāng)訓(xùn)練任務(wù)結(jié)束后，用戶可自主根據(jù)需求，對(duì)訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行一個(gè)新版的創(chuàng)建。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，通常需要對(duì)參數(shù)、訓(xùn)練集權(quán)重等進(jìn)行多次調(diào)整，因此根據(jù)版本創(chuàng)立不同的模型版本，進(jìn)而對(duì)不同的模型版本創(chuàng)建推理服務(wù)、測(cè)試服務(wù)、比對(duì)模型推理效果等多個(gè)流程而言十分重要。當(dāng)模型參數(shù)文件已經(jīng)在平臺(tái)其他空間或模型實(shí)驗(yàn)室中上傳過(guò)后，如需要引用其他模型，則可通過(guò)選擇模型創(chuàng)作流的方式創(chuàng)建新的模型版本，避免重復(fù)上傳浪費(fèi)時(shí)間資源。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型服務(wù)-獨(dú)立管理模型服務(wù)全稱指模型推理服務(wù)，在加載模型參數(shù)文件后，平臺(tái)將自動(dòng)創(chuàng)建模型服務(wù)，用于使用模型的推理能力，并提供對(duì)外接口，方便外部調(diào)用。每個(gè)模型實(shí)驗(yàn)室均可以單獨(dú)管理各自的模型服務(wù)，同一個(gè)模型版本也可以在不同的推理參數(shù)下建立不同的模型服務(wù)。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型服務(wù)-管理模型推理服務(wù)支持新建、刪除等多種管理操作，并展示模型推理服務(wù)的名稱、Code、版本、模型推理狀態(tài)、創(chuàng)建時(shí)間和創(chuàng)建人信息，在使用時(shí)，根據(jù)不同的需求，對(duì)模型服務(wù)進(jìn)行精細(xì)化管理。當(dāng)模型服務(wù)處于“待部署”狀態(tài)下時(shí)，可以對(duì)模型服務(wù)信息進(jìn)行編輯以及重新部署。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型服務(wù)-服務(wù)詳情當(dāng)模型處于“運(yùn)行中”狀態(tài)時(shí)，用戶可通過(guò)點(diǎn)擊“詳情”按鈕，進(jìn)入模型詳情頁(yè)面，可查看模型部署的節(jié)點(diǎn)名稱、所屬集群信息和機(jī)器IP等多種信息，方便專業(yè)用戶在服務(wù)器上尋找該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行操作。用戶也可直接在頁(yè)面上查看推理服務(wù)日志，包括服務(wù)容器日志和服務(wù)日志兩種日志信息，分別對(duì)應(yīng)不同調(diào)試需求。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型服務(wù)-調(diào)試模型在運(yùn)行中時(shí)，若需要對(duì)模型推理服務(wù)進(jìn)行測(cè)試或調(diào)試功能，則需要使用“API調(diào)試”功能。API調(diào)試最大程度支持多種模型服務(wù)，支持包括POST和GET兩種接口，只需在API頁(yè)面選擇接口類型，并輸入指定參數(shù)后，即可通過(guò)頁(yè)面調(diào)用模型服務(wù)的API接口功能。如若API調(diào)用成功，則頁(yè)面將完整返回接口完整出參和返回內(nèi)容，不成功則返回對(duì)應(yīng)的失敗信息，方便用戶對(duì)接口進(jìn)行調(diào)整。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型服務(wù)-服務(wù)部署模型實(shí)驗(yàn)室支持模型推理服務(wù)的服務(wù)創(chuàng)建、啟動(dòng)部署、停止推理等功能。當(dāng)模型服務(wù)處于“待部署”狀態(tài)時(shí)，用戶可點(diǎn)擊“部署”按鈕，使用與上次相同的推理參數(shù)部署該推理服務(wù)；當(dāng)模型服務(wù)處于“運(yùn)行中”狀態(tài)時(shí)，支持點(diǎn)擊“取消部署”功能，對(duì)模型服務(wù)進(jìn)行一鍵取消部署。該功能便于非專業(yè)用戶自主在多個(gè)模型版本和服務(wù)之間進(jìn)行切換。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型服務(wù)-參數(shù)配置創(chuàng)建模型服務(wù)時(shí)，需要選擇模型版本，選擇部署組件，設(shè)置基礎(chǔ)的CPU、內(nèi)存、GPU（可選）、節(jié)點(diǎn)數(shù)等資源。無(wú)論是大模型，或是傳統(tǒng)的小模型算法，都可以通過(guò)版本、組件、資源三大要素，在模型實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的模型服務(wù)。實(shí)驗(yàn)室詳情-訓(xùn)練任務(wù)-獨(dú)立管理各個(gè)模型實(shí)驗(yàn)室可單獨(dú)管理各自的訓(xùn)練任務(wù)。針對(duì)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練參數(shù)等多種因素，需要建立不同的訓(xùn)練任務(wù)，以便針對(duì)不同的需求場(chǎng)景、不同的行業(yè)要求創(chuàng)建解決方案。訓(xùn)練任務(wù)完成后，均可生成新的模型參數(shù)文件，可直接將該訓(xùn)練任務(wù)成果創(chuàng)建為新的模型版本。實(shí)驗(yàn)室詳情-訓(xùn)練任務(wù)-任務(wù)管理在模型實(shí)驗(yàn)室中，可對(duì)訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行新建、刪除等操作，模型實(shí)驗(yàn)室也支持查看訓(xùn)練任務(wù)的列表和訓(xùn)練任務(wù)名稱、Code、版本、狀態(tài)、創(chuàng)建時(shí)間、創(chuàng)建人等信息。支持查看訓(xùn)練容器日志和訓(xùn)練任務(wù)日志兩種不同的日志信息，方便專業(yè)用戶在使用過(guò)程中對(duì)訓(xùn)練任務(wù)容器或訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)觀察、判斷和跟蹤。用戶也可以查看分布式訓(xùn)練任務(wù)節(jié)點(diǎn)的Master和Worker信息。實(shí)驗(yàn)室詳情-訓(xùn)練任務(wù)-參數(shù)配置在模型實(shí)驗(yàn)室中，訓(xùn)練任務(wù)創(chuàng)建時(shí)，需要選擇模型版本，訓(xùn)練組件、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練資源。模型實(shí)驗(yàn)室支持多種類型的模型訓(xùn)練，包括大語(yǔ)言模型、專家模型和多模態(tài)模型，以及各種開(kāi)源大小模型。模型實(shí)驗(yàn)室也同樣支持分布式訓(xùn)練功能，用戶可根據(jù)情況自由在模型實(shí)驗(yàn)室中，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)室詳情-訓(xùn)練任務(wù)-查詢用戶可通過(guò)訓(xùn)練任務(wù)狀態(tài)，對(duì)訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行查詢、篩選等操作。訓(xùn)練任務(wù)狀態(tài)包括“待訓(xùn)練”、“待調(diào)度”、“初始化”、“啟動(dòng)中”、“運(yùn)行中”、“已完成”、“錯(cuò)誤”等多種狀態(tài)，分別對(duì)應(yīng)訓(xùn)練任務(wù)中的不同階段或異常階段。實(shí)驗(yàn)室詳情-組件列表-獨(dú)立管理每個(gè)空間可以維護(hù)一份本空間的組件列表，空間內(nèi)共享。組件指的是訓(xùn)練任務(wù)或推理服務(wù)的參數(shù)模板。在每一次任務(wù)或推理中，通常需要設(shè)置大量的參數(shù)以保證訓(xùn)練任務(wù)或推理服務(wù)能夠正常運(yùn)行，輸出優(yōu)秀的訓(xùn)練結(jié)果或推理結(jié)果?？墒褂媒M件對(duì)參數(shù)進(jìn)行定義，并設(shè)置默認(rèn)值，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，模型參數(shù)文件、訓(xùn)練輪次、批次大小、學(xué)習(xí)率、CPU/GPU/內(nèi)存等資源信息等等，便于用戶重復(fù)利用調(diào)整參數(shù)。實(shí)驗(yàn)室詳情-組件列表-組件管理在模型實(shí)驗(yàn)室中，支持對(duì)組件進(jìn)行新建、編輯和刪除等操作，并可查看組件列表以及其組件名稱、Code、類型、所使用鏡像等信息。一個(gè)模型可以對(duì)應(yīng)多個(gè)組件使用，例如某參數(shù)量為72B的大模型，可建立4個(gè)組件，分別為72B預(yù)訓(xùn)練組件、72B微調(diào)訓(xùn)練組件、72B對(duì)齊訓(xùn)練組件、72B模型推理服務(wù)組件，分別對(duì)應(yīng)模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、對(duì)齊訓(xùn)練以及模型推理服務(wù)部署組件。實(shí)驗(yàn)室詳情-組件列表-組件類型創(chuàng)建組件時(shí)，支持選擇“部署”或“任務(wù)”類型，分別對(duì)應(yīng)模型推理服務(wù)和訓(xùn)練任務(wù)的創(chuàng)建場(chǎng)景使用。支持選擇類型下的組件模板，在模板中，模型實(shí)驗(yàn)室預(yù)置了部分規(guī)格參數(shù)，例如模型所在目錄、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集目錄、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集目錄、模型代碼示例。支持選擇使用的鏡像，鏡像均在“鏡像管理”頁(yè)面進(jìn)行上傳，并用于執(zhí)行在組件中配置的“啟動(dòng)命令”字段。實(shí)驗(yàn)室詳情-組件列表-組件參數(shù)在模型實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)建組件時(shí)，需要完整將組件信息進(jìn)行配置。例如訓(xùn)練組件，需要定義輸入訓(xùn)練的模型目錄，輸入訓(xùn)練的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，以及輸出模型目錄。推理任務(wù)則僅需要輸入推理的模型目錄即可。輸入?yún)?shù)類型可選模型文件、多模型、平臺(tái)數(shù)據(jù)集、平臺(tái)多模態(tài)數(shù)據(jù)集等，輸出參數(shù)則不限定格式。實(shí)驗(yàn)室詳情-組件列表-組件集格式為了保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)與模型需求數(shù)據(jù)一致，在創(chuàng)建組件時(shí)，支持自定義數(shù)據(jù)集格式，包括定義數(shù)據(jù)集格式名稱、Code和上傳示例文件。在用戶創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)時(shí)，可以查看此處規(guī)定的數(shù)據(jù)集格式，并可下載示例文件，避免因訓(xùn)練數(shù)據(jù)與實(shí)際校驗(yàn)不一致帶來(lái)的模型訓(xùn)練報(bào)錯(cuò)問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型上架-獨(dú)立管理每個(gè)模型實(shí)驗(yàn)室可以單獨(dú)維護(hù)各自的模型上架創(chuàng)作流列表。模型上架功能是由專業(yè)用戶對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、推理的參數(shù)調(diào)整過(guò)后，將模型訓(xùn)練開(kāi)放給普通用戶的一種方式。在模型實(shí)驗(yàn)室組件中定義好訓(xùn)練和推理所需要使用的組件，并將訓(xùn)練的整體流程進(jìn)行編排，即可在后臺(tái)將模型進(jìn)行上架，上架后的模型可開(kāi)放權(quán)限給到“模型中心”進(jìn)行訓(xùn)練、推理使用，普通用戶僅需輸入?yún)?shù)值和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即可開(kāi)始訓(xùn)練任務(wù)。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型上架-創(chuàng)作流管理模型實(shí)驗(yàn)室支持創(chuàng)作流新建、刪除、編輯等操作，支持查看創(chuàng)作流名稱、Code、基礎(chǔ)模型、一級(jí)分類、二級(jí)分類、創(chuàng)建時(shí)間、創(chuàng)建人信息。支持點(diǎn)擊“詳情”進(jìn)入創(chuàng)作流詳情頁(yè)，在創(chuàng)作流詳情頁(yè)中可查看創(chuàng)作流的基本信息，包括名稱、基礎(chǔ)模型、模型類型、說(shuō)明等；創(chuàng)作流的狀態(tài)信息，包括訓(xùn)練過(guò)程中的所有狀態(tài)，以及每個(gè)狀態(tài)的模型推理服務(wù)組件；創(chuàng)作流的流程編排順序、每個(gè)順序之間流轉(zhuǎn)關(guān)系條件等信息，以及該創(chuàng)作流模型服務(wù)的API接口信息。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型上架-創(chuàng)作流狀態(tài)在模型實(shí)驗(yàn)室中可對(duì)模型狀態(tài)進(jìn)行定義，在內(nèi)置狀態(tài)中，置有大語(yǔ)言模型通用的幾個(gè)狀態(tài)例如預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、對(duì)齊、LoRA、量化狀態(tài)；用戶可自定義狀態(tài)，例如CV訓(xùn)練的L1、L2訓(xùn)練狀態(tài)等，僅需指定推理部署組件即可完成定義。在創(chuàng)作流編排中，可對(duì)不同狀態(tài)之間的流轉(zhuǎn)關(guān)系和順序進(jìn)行定義，用戶可在該功能中定義完整的訓(xùn)練流程后，上架至平臺(tái)給其他用戶，并指定配置完成的訓(xùn)練流程進(jìn)行使用。實(shí)驗(yàn)室詳情-模型上架-創(chuàng)作流結(jié)構(gòu)模型實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)作流可定義API結(jié)構(gòu)，將模型服務(wù)支持的API結(jié)構(gòu)入?yún)ⅰ⒊鰠⒁约敖涌陬愋?、參?shù)結(jié)構(gòu)輸入至API功能，即可在模型服務(wù)API調(diào)試頁(yè)面使用該接口對(duì)模型服務(wù)進(jìn)行調(diào)用。.2.模型鏡像本次建設(shè)的模型鏡像包含模型鏡像管理、本地上傳、http上傳、模型對(duì)齊訓(xùn)練等能力。(要求提供包含DeepSeek等不少于5個(gè)第三方模型接入，商業(yè)版與開(kāi)源版均可。)指標(biāo)項(xiàng)具體要求模型鏡像管理在模型鏡像管理功能中，用戶可新建、刪除平臺(tái)鏡像。平臺(tái)端可查看模型鏡像列表中的鏡像Code、鏡像名稱和鏡像倉(cāng)庫(kù)地址信息。平臺(tái)鏡像包含訓(xùn)練、推理所需的要素信息，如若需要上傳第三方模型，則用戶可使用鏡像上傳功能，將模型參數(shù)文件對(duì)應(yīng)的鏡像打包上傳。模型鏡像管理-本地上傳在新建模型鏡像時(shí)，支持本地上傳。本地上傳“.tar、.zip”格式文件。鏡像上傳后將進(jìn)行自動(dòng)解析，如果上傳文件是“*.tar”格式文件，則會(huì)將鏡像文件進(jìn)行上傳至鏡像倉(cāng)庫(kù)，并在鏡像倉(cāng)庫(kù)中自動(dòng)創(chuàng)建新版本；如果上傳文件是“*.zip”格式文件，平臺(tái)將首先解壓該文件，再執(zhí)行至上傳鏡像倉(cāng)庫(kù)操作。鏡像上傳成功后，即可在平臺(tái)組件內(nèi)進(jìn)行選擇，在訓(xùn)練任務(wù)或推理服務(wù)啟動(dòng)時(shí)，將首先啟動(dòng)該鏡像，并執(zhí)行組件入口指令。模型鏡像管理-http上傳在新建模型鏡像時(shí)，支持http上傳。由于模型鏡像的文件大小通常比較大，因此用戶可首先將模型鏡像上傳至可分享鏈接的存儲(chǔ)工具，在新建模型鏡像時(shí)將該鏈接輸入至鏡像鏈接文本框，平臺(tái)將自動(dòng)從鏈接拉取鏡像文件，并自動(dòng)上傳至鏡像倉(cāng)庫(kù)。模型對(duì)齊訓(xùn)練平臺(tái)支持RLHF模式的對(duì)齊訓(xùn)練，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，基于成對(duì)的偏好標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型，并使用近端策略優(yōu)化方法最大化獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)調(diào)優(yōu)大模型，使得大模型與人類偏好和價(jià)值觀對(duì)齊。.3.模型對(duì)齊訓(xùn)練（大語(yǔ)言）本次建設(shè)的模型對(duì)齊訓(xùn)練主要是模型對(duì)齊訓(xùn)練能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求模型對(duì)齊訓(xùn)練平臺(tái)支持RLHF模式的對(duì)齊訓(xùn)練，基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，基于成對(duì)的偏好標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型，并使用近端策略優(yōu)化方法最大化獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)調(diào)優(yōu)大模型，使得大模型與人類偏好和價(jià)值觀對(duì)齊。.多樣化評(píng)測(cè)本次建設(shè)的多樣化測(cè)評(píng)主要包含場(chǎng)景測(cè)評(píng)、預(yù)制測(cè)評(píng)集、我的測(cè)評(píng)集、裁判模型管理、平臺(tái)模型評(píng)測(cè)、參數(shù)對(duì)象管理、測(cè)評(píng)分析報(bào)告等能力。.1.場(chǎng)景評(píng)測(cè)指標(biāo)項(xiàng)具體要求智能分析場(chǎng)景基于智能分析場(chǎng)景的問(wèn)答能力評(píng)測(cè)，按照智能數(shù)據(jù)分析評(píng)測(cè)場(chǎng)景管理評(píng)測(cè)集、裁判模型、參評(píng)對(duì)象以及自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，切換后可進(jìn)行智能分析的專屬自定義評(píng)測(cè)集接入、預(yù)置評(píng)測(cè)集管理；專屬外部裁判模型管理、預(yù)置裁判模型管理；智能分析參評(píng)對(duì)象接入；智能分析評(píng)測(cè)任務(wù)管理；智能分析評(píng)測(cè)分析報(bào)告等功能使用。智能文檔問(wèn)答場(chǎng)景基于智能文檔問(wèn)答場(chǎng)景的問(wèn)答能力評(píng)測(cè)，按照智能文檔問(wèn)答評(píng)測(cè)場(chǎng)景管理評(píng)測(cè)集、裁判模型、參評(píng)對(duì)象以及自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，切換后可進(jìn)行智能文檔問(wèn)答的專屬自定義評(píng)測(cè)集接入、預(yù)置評(píng)測(cè)集管理；專屬外部裁判模型管理、預(yù)置裁判模型管理；智能文檔問(wèn)答參評(píng)對(duì)象接入；智能文檔問(wèn)答評(píng)測(cè)任務(wù)管理；智能文檔問(wèn)答評(píng)測(cè)分析報(bào)告等功能使用。自定義評(píng)測(cè)場(chǎng)景支持自定義評(píng)測(cè)場(chǎng)景上線后管理相應(yīng)的評(píng)測(cè)集、裁判模型、參評(píng)對(duì)象以及自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)。.2.預(yù)制評(píng)測(cè)集指標(biāo)項(xiàng)具體要求預(yù)置評(píng)測(cè)集管理（BI類評(píng)測(cè)集）平臺(tái)支持管理預(yù)置BI場(chǎng)景評(píng)測(cè)集，一般為文本信息，主要問(wèn)題內(nèi)容、答案內(nèi)容、表信息等，BI場(chǎng)景支持創(chuàng)建多個(gè)版本，且需要手動(dòng)啟用以供后續(xù)評(píng)測(cè)調(diào)用。支持評(píng)測(cè)集的權(quán)限管控，對(duì)于無(wú)管理權(quán)限用戶，僅支持查看評(píng)測(cè)集詳情，包括評(píng)測(cè)集版本、評(píng)測(cè)集介紹、題目，對(duì)于有管理權(quán)限用戶，支持根據(jù)行業(yè)創(chuàng)建評(píng)測(cè)集分類，支持根據(jù)評(píng)測(cè)集分類創(chuàng)建評(píng)測(cè)集和查看評(píng)測(cè)集詳情，包括評(píng)測(cè)集明細(xì)ID、問(wèn)題內(nèi)容、生成的標(biāo)準(zhǔn)SQL參考答案、正確表的參考答案、支持進(jìn)行評(píng)測(cè)集版本管理，支持快速導(dǎo)入評(píng)測(cè)集問(wèn)題以及下載評(píng)測(cè)集。預(yù)置評(píng)測(cè)集管理（專家模型評(píng)測(cè)集）平臺(tái)預(yù)置的專家模型場(chǎng)景評(píng)測(cè)集，主要為圖片信息，僅支持一個(gè)版本，需手動(dòng)啟動(dòng)該評(píng)測(cè)集以供后續(xù)評(píng)測(cè)調(diào)用。支持評(píng)測(cè)集的權(quán)限管控，對(duì)于無(wú)管理權(quán)限用戶，僅支持查看評(píng)測(cè)集詳情，包括評(píng)測(cè)集介紹、評(píng)測(cè)問(wèn)題數(shù)量，對(duì)于有管理權(quán)限用戶，支持創(chuàng)建評(píng)測(cè)集分類類型，支持根據(jù)評(píng)測(cè)集分類類型創(chuàng)建評(píng)測(cè)集和查看評(píng)測(cè)集詳情，支持從圖像數(shù)據(jù)集中導(dǎo)入數(shù)據(jù)生成評(píng)測(cè)集。.3.我的評(píng)測(cè)集指標(biāo)項(xiàng)具體要求我的BI評(píng)測(cè)集管理BI場(chǎng)景評(píng)測(cè)集管理，一般為文本信息，主要問(wèn)題輪數(shù)、問(wèn)題內(nèi)容、答案內(nèi)容、業(yè)務(wù)分類等，BI場(chǎng)景支持創(chuàng)建多個(gè)版本，且需要手動(dòng)啟用以供后續(xù)評(píng)測(cè)調(diào)用。支持根據(jù)不同的行業(yè)、專業(yè)、領(lǐng)域創(chuàng)建BI類評(píng)測(cè)集分類，支持分類的樹(shù)狀層級(jí)管理；支持創(chuàng)建評(píng)測(cè)集和查看評(píng)測(cè)集，包括評(píng)測(cè)集明細(xì)ID、問(wèn)題、選項(xiàng)、答案、問(wèn)題類型、業(yè)務(wù)分類、參考信息、生成時(shí)間等關(guān)鍵信息；支持手工批量上傳測(cè)試集文件，支持xls、xlsx等格式，以及數(shù)據(jù)源；支持修改評(píng)測(cè)集名稱和評(píng)測(cè)集描述；支持刪除評(píng)測(cè)集；支持評(píng)測(cè)集下載。我的專家模型評(píng)測(cè)集管理自定義專家模型場(chǎng)景評(píng)測(cè)集管理，主要為圖片信息，僅支持一個(gè)版本，需手動(dòng)啟動(dòng)該評(píng)測(cè)集以供后續(xù)評(píng)測(cè)調(diào)用。支持分類的樹(shù)狀層級(jí)管理；支持通過(guò)名稱快速搜索評(píng)測(cè)集，支持創(chuàng)建評(píng)測(cè)集和查看評(píng)測(cè)集，支持查看評(píng)測(cè)集詳情，對(duì)于有管理權(quán)限用戶，支持根據(jù)行業(yè)創(chuàng)建評(píng)測(cè)集分類類型，支持根據(jù)評(píng)測(cè)集分類類型創(chuàng)建評(píng)測(cè)集和查看評(píng)測(cè)集詳情，支持從圖像數(shù)據(jù)集中導(dǎo)入數(shù)據(jù)生成評(píng)測(cè)集。.4.裁判模型管理指標(biāo)項(xiàng)具體要求大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)的裁判模型管理支持接入外部的大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)的裁判模型；支持通過(guò)關(guān)鍵字快速檢索裁判模型，可自定義裁判模型名稱、模型描述信息等，通過(guò)服務(wù)地址、請(qǐng)求類型、請(qǐng)求頭、第三方模型請(qǐng)求參數(shù)、第三方模型返回參數(shù)等關(guān)鍵信息的填寫(xiě)維護(hù)即可接入外部裁判模型，支持進(jìn)行連通性測(cè)試；支持進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，包括單輪與多輪評(píng)測(cè)，支持查看測(cè)試日志，支持對(duì)裁判模型的啟用、禁用；支持刪除已禁用狀態(tài)的外部大語(yǔ)言模型裁判模型。大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)的預(yù)置裁判模型平臺(tái)內(nèi)置的大語(yǔ)言模型，支持對(duì)有參考答案的單選、多選、判斷、問(wèn)答題的自動(dòng)化測(cè)評(píng)，單選、多選、判斷題基于規(guī)則打分，問(wèn)答題基于大模型打分、適用封閉領(lǐng)域的長(zhǎng)文本問(wèn)答，預(yù)置裁判模型不支持修改。CV專家模型評(píng)測(cè)的預(yù)置裁判模型平臺(tái)內(nèi)置的CV裁判模型，平臺(tái)默認(rèn)內(nèi)置兩種CV裁判模型，目標(biāo)檢測(cè)裁判模型以及實(shí)例分割裁判模型，支持輸入關(guān)鍵字搜索預(yù)置CV裁判模型，預(yù)置裁判模型不支持修改。BI評(píng)測(cè)的裁判裁判模型管理支持接入外部的BI評(píng)測(cè)的裁判模型；支持通過(guò)關(guān)鍵字快速檢索裁判模型，可自定義裁判模型名稱、模型描述信息等，通過(guò)服務(wù)地址、請(qǐng)求類型、請(qǐng)求頭、第三方模型請(qǐng)求參數(shù)、第三方模型返回參數(shù)等關(guān)鍵信息的填寫(xiě)維護(hù)即可接入外部裁判模型，支持進(jìn)行連通性測(cè)試；支持進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持查看測(cè)試日志，支持對(duì)裁判模型的啟用、禁用；支持刪除已禁用狀態(tài)的外部BI裁判模型；BI評(píng)測(cè)的預(yù)置裁判模型平臺(tái)內(nèi)置的BI裁判模型，支持輸入關(guān)鍵字快速檢索預(yù)置BI裁判模型，預(yù)置裁判模型不支持修改。文檔問(wèn)答評(píng)測(cè)的裁判模型管理支持接入外部的文檔問(wèn)答的裁判模型；支持通過(guò)關(guān)鍵字快速檢索裁判模型，可自定義裁判模型名稱、模型描述信息等，通過(guò)服務(wù)地址、請(qǐng)求類型、請(qǐng)求頭、第三方模型請(qǐng)求參數(shù)、第三方模型返回參數(shù)等關(guān)鍵信息的填寫(xiě)維護(hù)即可接入外部裁判模型；支持進(jìn)行連通性測(cè)試；支持進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持查看測(cè)試日志，支持對(duì)裁判模型的啟用、禁用；支持刪除已禁用狀態(tài)的外部裁判大模型；.5.平臺(tái)模型評(píng)測(cè)指標(biāo)項(xiàng)具體要求平臺(tái)CV專家模型評(píng)測(cè)支持新建平臺(tái)CV模型自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，可自定義CV模型自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱；評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答與多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)集與自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持自定義評(píng)測(cè)集順序，可選題目亂序評(píng)測(cè)與題目順序評(píng)測(cè)；支持選擇CV模型評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建CV模型評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持設(shè)置定時(shí)任務(wù)，根據(jù)設(shè)定時(shí)間每月一次、每周一次或每天一次進(jìn)行平臺(tái)CV專家模型全自動(dòng)評(píng)測(cè)。平臺(tái)智能文檔問(wèn)答插件評(píng)測(cè)支持新建平臺(tái)智能文檔問(wèn)答插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，可自定義智能文檔問(wèn)答插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱；評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答與多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)集與自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持自定義評(píng)測(cè)集順序，可選題目亂序評(píng)測(cè)與題目順序評(píng)測(cè)；支持選擇智能文檔問(wèn)答插件評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建智能文檔問(wèn)答插件評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持設(shè)置定時(shí)任務(wù)，根據(jù)設(shè)定時(shí)間每月一次、每周一次或每天一次進(jìn)行平臺(tái)智能文檔問(wèn)答插件全自動(dòng)評(píng)測(cè)。平臺(tái)智能分析插件評(píng)測(cè)支持新建平臺(tái)智能分析插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，可自定義智能分析插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱；評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答與多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)集與自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持自定義評(píng)測(cè)集順序，可選題目亂序評(píng)測(cè)與題目順序評(píng)測(cè)；支持選擇智能分析插件評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建智能分析插件評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持設(shè)置定時(shí)任務(wù)，根據(jù)設(shè)定時(shí)間每月一次、每周一次或每天一次進(jìn)行平臺(tái)智能分析插件全自動(dòng)評(píng)測(cè)。.6.平臺(tái)模型評(píng)測(cè)指標(biāo)項(xiàng)具體要求外部三方大語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)支持新建平臺(tái)智能分析插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，可自定義智能分析插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱；評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答與多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)集與自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持自定義評(píng)測(cè)集順序，可選題目亂序評(píng)測(cè)與題目順序評(píng)測(cè)；支持選擇智能分析插件評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建智能分析插件評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持設(shè)置定時(shí)任務(wù)，根據(jù)設(shè)定時(shí)間每月一次、每周一次或每天一次進(jìn)行平臺(tái)智能分析插件全自動(dòng)評(píng)測(cè)。外部三方BI應(yīng)用評(píng)測(cè)支持新建外部三方BI插件自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，可自定義外部三方BI自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱；評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答與多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)集與自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持自定義評(píng)測(cè)集順序，可選題目亂序評(píng)測(cè)與題目順序評(píng)測(cè)；支持選擇外部三方BI評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建外部三方BI評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持設(shè)置定時(shí)任務(wù)，根據(jù)設(shè)定時(shí)間每月一次、每周一次或每天一次進(jìn)行外部三方BI全自動(dòng)評(píng)測(cè)。外部三方CV專家模型評(píng)測(cè)支持新建外部三方CV專家模型自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)，可自定義外部三方CV專家模型自動(dòng)評(píng)測(cè)任務(wù)名稱；評(píng)測(cè)方式支持自定義，可選單輪問(wèn)答與多輪問(wèn)答；支持選擇評(píng)測(cè)集，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)集與自定義評(píng)測(cè)集；支持自定義抽樣比例；支持自定義評(píng)測(cè)集順序，可選題目亂序評(píng)測(cè)與題目順序評(píng)測(cè)；支持選擇外部三方CV專家模型評(píng)測(cè)指標(biāo)，包括平臺(tái)預(yù)置評(píng)測(cè)指標(biāo)與自定義評(píng)測(cè)指標(biāo)；創(chuàng)建外部三方CV專家模型評(píng)測(cè)任務(wù)后可全自動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持設(shè)置定時(shí)任務(wù)，根據(jù)設(shè)定時(shí)間每月一次、每周一次或每天一次進(jìn)行外部三方CV專家模型全自動(dòng)評(píng)測(cè)。.7.參評(píng)對(duì)象管理指標(biāo)項(xiàng)具體要求外部三方大語(yǔ)言模型參評(píng)對(duì)象管理支持通過(guò)接入外部三方大語(yǔ)言模型的API作為參評(píng)對(duì)象，支持通過(guò)關(guān)鍵字快速檢索參評(píng)對(duì)象，可自定義外部參評(píng)對(duì)象基本信息，包括模型名稱、模型描述等；可配置外部參評(píng)對(duì)象接入的配置信息，包括服務(wù)地址、請(qǐng)求類型、請(qǐng)求頭、外部參評(píng)對(duì)象請(qǐng)求參數(shù)、外部參評(píng)對(duì)象響應(yīng)參數(shù)等；支持進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持查看測(cè)試日志，支持對(duì)外部參評(píng)對(duì)象的啟用、禁用；支持刪除已禁用狀態(tài)的外部參評(píng)對(duì)象；外部三方BI應(yīng)用參評(píng)對(duì)象管理支持通過(guò)接入外部三方BI應(yīng)用的API參評(píng)對(duì)象，支持通過(guò)關(guān)鍵字快速檢索參評(píng)對(duì)象，可自定義外部參評(píng)對(duì)象基本信息，包括模型名稱、模型描述等；可配置外部參評(píng)對(duì)象接入的配置信息，包括服務(wù)地址、請(qǐng)求類型、請(qǐng)求頭、外部參評(píng)對(duì)象請(qǐng)求參數(shù)、外部參評(píng)對(duì)象響應(yīng)參數(shù)等；支持進(jìn)行效果評(píng)測(cè)，支持查看測(cè)試日志，支持對(duì)外部參評(píng)對(duì)象的啟用、禁用；支持刪除已禁用狀態(tài)的外部參評(píng)對(duì)象；外部三方CV專家模型參評(píng)對(duì)象管理支持通過(guò)接入外部三方CV專家模型的API作為參評(píng)對(duì)象，支持通過(guò)關(guān)鍵字快速檢索參評(píng)對(duì)象，可自定義外部參評(píng)對(duì)象基本信息，包括模型名稱、模型描述等；可配置外部參評(píng)對(duì)象接入的配置信息，包括服務(wù)地址、請(qǐng)求類型、請(qǐng)求頭、外部參評(píng)對(duì)象請(qǐng)求參數(shù)、外部參評(píng)對(duì)象響應(yīng)參數(shù)等；支持進(jìn)行效果評(píng)測(cè)支持查看測(cè)試日志，支持對(duì)外部參評(píng)對(duì)象的啟用、禁用；支持刪除已禁用狀態(tài)的外部參評(píng)對(duì)象；.8.評(píng)測(cè)分析報(bào)告指標(biāo)項(xiàng)具體要求評(píng)測(cè)集分析支持根據(jù)評(píng)測(cè)集維度將自動(dòng)評(píng)測(cè)結(jié)果展示在頁(yè)面，支持通過(guò)評(píng)測(cè)集名稱和參評(píng)對(duì)象進(jìn)行篩選，評(píng)測(cè)集基本信息包括評(píng)測(cè)集ID、評(píng)測(cè)集名稱、調(diào)用次數(shù)以及參評(píng)對(duì)象，評(píng)測(cè)集分析報(bào)告詳情包括參評(píng)對(duì)象最高得分、參評(píng)對(duì)象歷史得分以及按業(yè)務(wù)分類的參評(píng)對(duì)象橫評(píng)，其中參評(píng)對(duì)象最高得分信息包括參評(píng)對(duì)象、最高得分、評(píng)測(cè)任務(wù)ID、評(píng)測(cè)名稱、評(píng)測(cè)時(shí)間等；參評(píng)對(duì)象歷史得分信息包括所有使用此評(píng)測(cè)集的參評(píng)對(duì)象歷史得分情況。參評(píng)對(duì)象分析支持根據(jù)參評(píng)對(duì)象將自動(dòng)評(píng)測(cè)結(jié)果展示在頁(yè)面，可進(jìn)行參評(píng)對(duì)象、參評(píng)對(duì)象類型、指標(biāo)和裁判模型等維度進(jìn)行結(jié)果篩選，參評(píng)對(duì)象基本信息包括參評(píng)對(duì)象、參評(píng)對(duì)象類型、指標(biāo)、裁判模型等；分析報(bào)告詳情包括評(píng)測(cè)集最高得分、評(píng)測(cè)集歷史得分以及題目詳情，評(píng)測(cè)集最高得分信息包括評(píng)測(cè)集、最高得分、評(píng)測(cè)任務(wù)ID、評(píng)測(cè)名稱與評(píng)測(cè)時(shí)間；評(píng)測(cè)集歷史得分支持查看該參評(píng)對(duì)象使用該評(píng)測(cè)集的所有得分情況；題目詳情支持查看單路及多輪答題詳情。6.3.2.多模態(tài)立方本次建設(shè)的多模態(tài)立方主要包含知識(shí)庫(kù)接入、知識(shí)庫(kù)索引與配置、多模態(tài)數(shù)據(jù)接入（圖文接入）、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（圖文批量操作）、多模態(tài)數(shù)據(jù)集管理（圖文數(shù)據(jù)集）、多模態(tài)知識(shí)庫(kù)管理（圖文知識(shí)庫(kù)）、多模態(tài)模型配置等能力。.知識(shí)庫(kù)接入（數(shù)據(jù)源實(shí)例配置）指標(biāo)項(xiàng)具體要求篩選數(shù)據(jù)源實(shí)例支持以數(shù)據(jù)源實(shí)例名稱、數(shù)據(jù)源2個(gè)維度對(duì)已創(chuàng)建的數(shù)據(jù)源實(shí)例進(jìn)行篩選，能夠直接輸入或選擇特定的數(shù)據(jù)源實(shí)例名稱作為篩選條件，確保精準(zhǔn)定位目標(biāo)實(shí)例。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-同步支持同步數(shù)據(jù)源實(shí)例的數(shù)據(jù)庫(kù)源信息，包含數(shù)據(jù)源實(shí)例內(nèi)選定的表列的變更信息、列值明細(xì)詳情，識(shí)別并集成來(lái)自數(shù)據(jù)源實(shí)例的關(guān)鍵細(xì)節(jié)，聚焦于用戶選定的表及其列的任何變更信息，無(wú)論是結(jié)構(gòu)修改還是元數(shù)據(jù)更新。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-配置支持配置數(shù)據(jù)源實(shí)例的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)專家知識(shí)、樣例庫(kù)，定義清晰的數(shù)據(jù)維度，確保數(shù)據(jù)的多角度分析與解讀能力。同時(shí)，整合數(shù)據(jù)專家的知識(shí)，通過(guò)預(yù)構(gòu)建的規(guī)則和算法增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理的智能化水平。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-數(shù)據(jù)模型配置數(shù)據(jù)模型：

支持從關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源選擇目標(biāo)表的信息添加到數(shù)據(jù)源實(shí)例下；

支持修改選定的數(shù)據(jù)表的描述信息；

支持修改選定的表的字段描述；

支持設(shè)置字段的數(shù)據(jù)元屬性信息，包含維度、指標(biāo)、時(shí)間；

支持設(shè)置表字段的關(guān)聯(lián)表列信息，支持批量設(shè)置；

支持設(shè)置選定表的默認(rèn)時(shí)間查詢字段；

支持按照字段名稱或字段描述的關(guān)鍵字檢索字段；

支持按照表名稱或描述的關(guān)鍵字檢索表。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-批量操作表字段配置支持批量操作多個(gè)字段的數(shù)據(jù)元信息、關(guān)聯(lián)表列信息、允許累計(jì)標(biāo)志、生效狀態(tài)標(biāo)志信息。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-配置數(shù)據(jù)維度支持新增數(shù)據(jù)維度，并通過(guò)單條或批量導(dǎo)入的方式新增維度值（key和value）；

支持從數(shù)據(jù)源的選定表的列或從本地上傳模板要求的文件的形式，通過(guò)追加或覆蓋的方式，批量導(dǎo)入維度值；

支持批量刪除維度值內(nèi)容。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-配置數(shù)據(jù)專家知識(shí)支持新增知識(shí)詞條，選定全庫(kù)、指定表、指定列的生效范圍，并設(shè)置支持的的分組標(biāo)簽。數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-配置樣例庫(kù)支持新增樣例對(duì)，通過(guò)批量導(dǎo)入或者是任務(wù)生成的方式，批量生成樣例對(duì)數(shù)據(jù)；

支持按照query或者sql模糊搜索樣例對(duì)；數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-編輯功能支持編輯修改數(shù)據(jù)源實(shí)例的名稱、描述信息，允許用戶輕松地編輯和修改數(shù)據(jù)源實(shí)例的名稱及描述信息。通過(guò)直觀的界面操作，用戶能夠即時(shí)更新這些數(shù)據(jù)源屬性，確保信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，從而提升數(shù)據(jù)源的可識(shí)別性和管理效率數(shù)據(jù)源實(shí)例操作-刪除支持刪除數(shù)據(jù)源實(shí)例，選擇目標(biāo)數(shù)據(jù)源實(shí)例，執(zhí)行刪除后基于該數(shù)據(jù)源實(shí)例創(chuàng)建的業(yè)務(wù)應(yīng)用將不能繼續(xù)使用。.知識(shí)庫(kù)搜索與配置指標(biāo)項(xiàng)具體要求搜索數(shù)據(jù)表知識(shí)庫(kù)支持按照知識(shí)庫(kù)名稱的關(guān)鍵字、數(shù)據(jù)源實(shí)例搜索并過(guò)濾知識(shí)庫(kù)列表，允許用戶通過(guò)輸入知識(shí)庫(kù)名稱的關(guān)鍵字，以及指定的數(shù)據(jù)源實(shí)例，來(lái)動(dòng)態(tài)篩選和獲取相關(guān)的知識(shí)庫(kù)列表。這不僅增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)，確保他們能迅速定位到目標(biāo)知識(shí)庫(kù)，同時(shí)也提升了信息檢索的精準(zhǔn)度和效率。配置知識(shí)庫(kù)-召回配置從關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源實(shí)例中挑選數(shù)據(jù)模型信息；支持按照召回需要單條或批量配置字段的值向量化要求，允許用戶根據(jù)特定的召回需求，對(duì)單個(gè)或批量數(shù)據(jù)字段進(jìn)行精細(xì)化的值向量化設(shè)定，從而提升了數(shù)據(jù)處理的效率與適應(yīng)性，同時(shí)也保障了向量化的數(shù)據(jù)能滿足多樣化應(yīng)用場(chǎng)景的需求。配置知識(shí)庫(kù)-配置數(shù)據(jù)支持從關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源實(shí)例中，級(jí)聯(lián)添加數(shù)據(jù)模型所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)維度、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)知識(shí)、樣例數(shù)據(jù)，支持用戶從預(yù)定義的數(shù)據(jù)源實(shí)例中，無(wú)縫集成數(shù)據(jù)模型所需的各種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)維度。它智能化地識(shí)別并添加相關(guān)數(shù)據(jù)知識(shí)，如元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)規(guī)則，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)理解。配置知識(shí)庫(kù)-關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)維度支持按照維度名稱的關(guān)鍵字篩選關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源實(shí)例的數(shù)據(jù)維度，將對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)維度值添加到知識(shí)庫(kù)內(nèi)，用戶通過(guò)輸入維度名稱的關(guān)鍵字，高效篩選出與之關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源實(shí)例中的特定數(shù)據(jù)維度。隨后，系統(tǒng)自動(dòng)提取這些篩選出的數(shù)據(jù)維度值，并將其集成至知識(shí)庫(kù)中，確保信息的有序存儲(chǔ)與后續(xù)便捷查詢。配置知識(shí)庫(kù)-專家知識(shí)支持按照詞條名稱和描述的關(guān)鍵字篩選關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源實(shí)例的數(shù)據(jù)專家知識(shí)，將對(duì)應(yīng)知識(shí)詞條添加到知識(shí)庫(kù)內(nèi)，用戶通過(guò)輸入詞條名稱或描述中的關(guān)鍵字，高效地從眾多數(shù)據(jù)源中篩選出相關(guān)聯(lián)的實(shí)例。該模塊不僅強(qiáng)化了數(shù)據(jù)的針對(duì)性獲取能力，還具備將篩選出的精準(zhǔn)知識(shí)詞條自動(dòng)化集成至知識(shí)庫(kù)的功能，從而不斷豐富與更新知識(shí)庫(kù)內(nèi)容，為用戶提供即時(shí)、有價(jià)值的信息資源。配置知識(shí)庫(kù)-樣例庫(kù)支持按照query和sql的關(guān)鍵字篩選關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)源實(shí)例的樣例對(duì)信息，將對(duì)應(yīng)樣例對(duì)添加到知識(shí)庫(kù)內(nèi)，用戶通過(guò)輸入特定的查詢（query）關(guān)鍵詞或結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（SQL）關(guān)鍵字，來(lái)高效地篩選出與數(shù)據(jù)源實(shí)例相關(guān)的樣本對(duì)。該模塊智能化地匹配關(guān)鍵詞，從海量數(shù)據(jù)中挑選出相關(guān)聯(lián)的樣例，并自動(dòng)將這些篩選出的樣例對(duì)整合到知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中，確保信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。配置知識(shí)庫(kù)-批量刪除支持批量刪除數(shù)據(jù)模型的字段、數(shù)據(jù)維度值、數(shù)據(jù)專家知識(shí)明細(xì)、樣例庫(kù)明細(xì)，用戶批量刪除數(shù)據(jù)模型中的多個(gè)元素，這一模塊不僅允許用戶一次性刪除多個(gè)字段和數(shù)據(jù)維度值，還特別融入了對(duì)數(shù)據(jù)專家知識(shí)明細(xì)及樣例庫(kù)明細(xì)的批量移除能力，確保了數(shù)據(jù)管理的高效性和準(zhǔn)確性。編輯知識(shí)庫(kù)支持編輯修改知識(shí)庫(kù)的名稱和描述信息，支持開(kāi)啟數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)專家知識(shí)的內(nèi)容，用戶可以根據(jù)需要啟用特定的數(shù)據(jù)維度及專家知識(shí)內(nèi)容，以便于管理和優(yōu)化知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容結(jié)構(gòu)，提升信息檢索與利用的效率。.多模態(tài)數(shù)據(jù)接入指標(biāo)項(xiàng)具體要求多模態(tài)數(shù)據(jù)接入1、按照行業(yè)需要設(shè)計(jì)和維護(hù)知識(shí)體系，包含體系創(chuàng)建、分類創(chuàng)建，修改及刪除知識(shí)分類，知識(shí)分類層級(jí)支持5級(jí)以上。2、支持多模態(tài)文件解析后的解析詳情概覽：支持瀏覽原文檔內(nèi)容，并按照瀏覽的文檔頁(yè)定位并展示當(dāng)前頁(yè)的解析出的全部文檔要素詳情，包含文本、圖片、公式、表格；3、支持多模態(tài)數(shù)據(jù)文件的批量操作，包括支持選擇多個(gè)文件并進(jìn)行批量刪除；支持多個(gè)多模態(tài)文件的批量重解析；4、支持解析后多模態(tài)文件中的表格內(nèi)容、公式內(nèi)容、文本內(nèi)容、圖片內(nèi)容查看與操作5、支持按照文檔、音頻、視頻、圖像進(jìn)行類別分類導(dǎo)入的文件6、支持文檔類文件接入，并支持單次批量導(dǎo)入多個(gè)文件，文件格式包括doc、docx、txt、pdf；7、支持視頻類文件接入，并支持單次導(dǎo)入多個(gè)文件，多模態(tài)模型支持文件格式包括mp4、avi、mov、wmv、mkv、flv、m4v、rmvb、webm、mpeg、3gp、vob、mpg；8、支持音頻類文件接入，并支持單次導(dǎo)入多個(gè)文件，多模態(tài)模型支持文件格式包括mp3、wav、aac、ogg、m4a、flac、wma、mid、amr）；.多模態(tài)數(shù)據(jù)接入（圖文接入）指標(biāo)項(xiàng)具體要求新建接入任務(wù)支持通過(guò)本地上傳和對(duì)象存儲(chǔ)上傳兩種方式導(dǎo)入圖片，允許用戶采用兩種便捷的圖片上傳途徑：一是直接從本地設(shè)備選擇并上傳圖片，確保了即選即傳的高效性；二是利用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)上傳，為大量圖片或遠(yuǎn)程操作場(chǎng)景提供穩(wěn)定、高效的上傳渠道，從而滿足不同用戶場(chǎng)景下的需求。查看已接入數(shù)據(jù)提供圖片數(shù)據(jù)集接入結(jié)果查詢?nèi)肟?，查看圖片數(shù)據(jù)集列表。查看接入詳情支持查看圖片存儲(chǔ)接入任務(wù)的基本信息，包括任務(wù)名稱、數(shù)據(jù)來(lái)源、導(dǎo)入到的數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)集名稱，點(diǎn)擊查看詳情可查看該接入任務(wù)所接入的所有圖片。.多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（圖文批量操作）指標(biāo)項(xiàng)具體要求批量刪除批量刪除多個(gè)圖片接入任務(wù)。中止接入正在運(yùn)行中的圖像接入任務(wù)，支持批量終止多個(gè)圖像接入任務(wù)。任務(wù)重跑異常和停止?fàn)顟B(tài)的圖像接入任務(wù)，支持批量重跑多個(gè)圖像接入任務(wù)。.多模態(tài)數(shù)據(jù)集管理（圖文數(shù)據(jù)集）指標(biāo)項(xiàng)具體要求新建數(shù)據(jù)集提供圖片接入任務(wù)入口，可在創(chuàng)建圖片接入任務(wù)的完成后創(chuàng)建圖片數(shù)據(jù)集。允許用戶在創(chuàng)建圖片接入任務(wù)的完成后，生成相應(yīng)的圖片數(shù)據(jù)集，從而極大地提升了工作效率和數(shù)據(jù)管理的便捷性。上傳分割檢測(cè)標(biāo)注已上傳的圖片需要上傳對(duì)應(yīng)的圖片分割與檢測(cè)的標(biāo)注信息，只有已標(biāo)注的圖片數(shù)據(jù)集才可在后續(xù)模型中心和評(píng)測(cè)中心調(diào)用。重傳分割檢測(cè)標(biāo)注已上傳標(biāo)注信息的圖片數(shù)據(jù)集支持重傳標(biāo)注以更新或補(bǔ)充分割與檢測(cè)的額標(biāo)注信息，旨在讓用戶能夠便捷地更新和豐富原有的標(biāo)注信息，無(wú)論是修正錯(cuò)誤還是增加新的標(biāo)注細(xì)節(jié)，從而確保數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性和完整性得到持續(xù)改進(jìn)。查看圖片數(shù)據(jù)集詳情支持查看圖片數(shù)據(jù)集詳情即該圖片數(shù)據(jù)集下的所有圖片，允許用戶直觀地瀏覽和交互，展示數(shù)據(jù)集中每張圖片的預(yù)覽，并附帶元數(shù)據(jù)信息。上傳圖文標(biāo)注下載圖文標(biāo)注模板并按要求填入標(biāo)注信息，導(dǎo)入后關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的圖片，支持瀏覽標(biāo)注信息、描述信息，支持修改和復(fù)核標(biāo)注信息。智能圖生文調(diào)用多模態(tài)大模型對(duì)單張圖片，按照?qǐng)D像-文本描述模型或者圖像-問(wèn)答對(duì)模式不同，生成相應(yīng)的標(biāo)注信息，支持修改和復(fù)核標(biāo)注信息。批量圖生文調(diào)用多模態(tài)大模型對(duì)選定的多張圖片，按照?qǐng)D像-文本描述模型或者圖像-問(wèn)答對(duì)模式不同，批量生成相應(yīng)的標(biāo)注信息，支持修改和復(fù)核標(biāo)注信息。生成數(shù)據(jù)集已進(jìn)行過(guò)圖像文本描述標(biāo)注或者是圖像問(wèn)答對(duì)標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，支持生成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集文件，用于多模態(tài)大模型訓(xùn)練。復(fù)制圖片數(shù)據(jù)集圖片數(shù)據(jù)集支持復(fù)制，對(duì)于已上傳標(biāo)注的圖片數(shù)據(jù)集復(fù)制后其標(biāo)注內(nèi)容也會(huì)同樣被復(fù)制，系統(tǒng)不僅會(huì)復(fù)制圖片數(shù)據(jù)集本身，還會(huì)自動(dòng)包含所有相關(guān)的標(biāo)注內(nèi)容，確保復(fù)制出的數(shù)據(jù)集與原數(shù)據(jù)集在標(biāo)注信息上完全一致，從而極大地提升了數(shù)據(jù)處理的效率。刪除圖片數(shù)據(jù)集不再使用的圖片數(shù)據(jù)集支持刪除，識(shí)別并標(biāo)記不再需要的圖片數(shù)據(jù)集。被標(biāo)記的數(shù)據(jù)集隨后將被系統(tǒng)安全地永久刪除，從而釋放存儲(chǔ)空間。.多模態(tài)知識(shí)庫(kù)管理（圖文知識(shí)庫(kù)）指標(biāo)項(xiàng)具體要求新建圖文知識(shí)庫(kù)新建知識(shí)庫(kù)：輸入知識(shí)庫(kù)名稱，選定知識(shí)庫(kù)的多模態(tài)向量化模型后創(chuàng)建一個(gè)空的圖文知識(shí)庫(kù),用戶首先需要輸入預(yù)定的知識(shí)庫(kù)名稱，隨后從可供選擇的多模態(tài)向量化模型中作出抉擇，這些模型旨在高效整合文本與圖像信息。確認(rèn)選擇后，系統(tǒng)將自動(dòng)初始化一個(gè)空白的知識(shí)庫(kù)，該知識(shí)庫(kù)專門(mén)用于存儲(chǔ)和管理圖文結(jié)合的知識(shí)條目，為后續(xù)的信息添加與檢索打下基礎(chǔ)。搜索圖文知識(shí)庫(kù)支持按照知識(shí)庫(kù)名稱的關(guān)鍵字搜索并過(guò)濾知識(shí)庫(kù)列表，用戶通過(guò)輸入知識(shí)庫(kù)名稱的關(guān)鍵字，高效地篩選和獲取相關(guān)知識(shí)庫(kù)列表。該模塊將采用智能模糊匹配技術(shù)，確保即使關(guān)鍵字輸入不完全，也能準(zhǔn)確識(shí)別并展示匹配度高的知識(shí)庫(kù)條目，從而極大地提升用戶在龐大知識(shí)庫(kù)體系中定位目標(biāo)信息的效率與便捷性。.多模態(tài)模型配置指標(biāo)項(xiàng)具體要求新增多模態(tài)模型訓(xùn)練支持用戶啟動(dòng)多模態(tài)模型的訓(xùn)練任務(wù)。多模態(tài)大模型可根據(jù)基礎(chǔ)模型情況支持微調(diào)訓(xùn)練、意圖對(duì)齊

微調(diào)訓(xùn)練：當(dāng)積累構(gòu)建的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)量累積超過(guò)一定數(shù)量后（萬(wàn)規(guī)模），可以對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。在這個(gè)功能中，模型會(huì)根據(jù)提供的數(shù)據(jù)調(diào)整參數(shù)，以提升在特定任務(wù)上的能力，一般多模態(tài)模型微調(diào)任務(wù)根據(jù)數(shù)據(jù)集的不同分為基于圖文描述和基于圖文問(wèn)答，圖文描述數(shù)據(jù)集增強(qiáng)模型的描述感知能力，圖文問(wèn)題對(duì)增強(qiáng)模型的理解問(wèn)答能力。數(shù)據(jù)集配置支持用戶分別配置訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和評(píng)估數(shù)據(jù)集，支持從知識(shí)中心選擇圖文數(shù)據(jù)集和本地上傳離線圖文數(shù)據(jù)集文件。數(shù)據(jù)集的不同分為基于圖文描述和基于圖文問(wèn)答，圖文描述數(shù)據(jù)集增強(qiáng)模型的描述感知能力，圖文問(wèn)題對(duì)增強(qiáng)模型的理解問(wèn)答能力。滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)處理需求，可分別配置訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和評(píng)估數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集用于任務(wù)訓(xùn)練，評(píng)估數(shù)據(jù)集用于模型任務(wù)自評(píng)，當(dāng)兩中數(shù)據(jù)集一樣時(shí)評(píng)估數(shù)據(jù)集可作為模型任務(wù)自評(píng)，當(dāng)兩種數(shù)據(jù)集不一樣時(shí)，評(píng)估數(shù)據(jù)集可作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集增強(qiáng)任務(wù)訓(xùn)練。超參配置支持自定義設(shè)置迭代輪次（epoch）、批處理大?。˙atchsize）、序列長(zhǎng)度等參數(shù)。具體可配置參數(shù)以訓(xùn)練組件支持為準(zhǔn)。

支持批次大小(batch_size)設(shè)置：用戶可以設(shè)置每次傳遞給模型進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)子集數(shù)量，有助于平衡計(jì)算資源的使用和訓(xùn)練速度。

支持訓(xùn)練輪數(shù)(train_epoch)設(shè)置：用戶可以設(shè)定模型遍歷整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的次數(shù)，適用于快速驗(yàn)證模型效果或初步訓(xùn)練。

支持梯度步數(shù)(gradient_step)設(shè)置：用戶可以調(diào)整模型在更新參數(shù)前收集梯度信息的次數(shù)，有助于平滑梯度更新和訓(xùn)練穩(wěn)定性。

支持學(xué)習(xí)率(learning_rate)：用戶可以設(shè)定模型調(diào)整參數(shù)的步幅，有利于模型以穩(wěn)定且精細(xì)的方式學(xué)習(xí)。訓(xùn)練資源配置不同的模型和訓(xùn)練任務(wù)可查看對(duì)應(yīng)CPU、內(nèi)存、GPU和GPU類型，可配置訓(xùn)練任務(wù)所需節(jié)點(diǎn)數(shù)和資源池。CPU、內(nèi)存、GPU和GPU類型為模型訓(xùn)練需要的資源配置，一般平臺(tái)會(huì)根據(jù)基礎(chǔ)模型固定分配。訓(xùn)練任務(wù)詳情可查看已發(fā)起的訓(xùn)練任務(wù)配置詳情。支持查看和配置基礎(chǔ)信息，如訓(xùn)練任務(wù)名稱、引用任務(wù)、訓(xùn)練方式和訓(xùn)練組件。在參數(shù)配置方面，您可以查看訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)集，并查看關(guān)鍵參數(shù)，如每GPU批次數(shù)、訓(xùn)練輪數(shù)和學(xué)習(xí)率，以優(yōu)化模型性能。資源配置部分支持查看選擇CPU、內(nèi)存、GPU數(shù)量和類型，以及節(jié)點(diǎn)數(shù)。多模態(tài)模型訓(xùn)練日志支持查看模型的訓(xùn)練日志，包括模型的接入、數(shù)據(jù)集、資源分配、訓(xùn)練輪次的成果、檢驗(yàn)結(jié)果、檢查點(diǎn)等日志數(shù)據(jù)，以便于問(wèn)題溯源及問(wèn)題排查。.多模態(tài)數(shù)據(jù)集指標(biāo)項(xiàng)具體要求多模態(tài)數(shù)據(jù)集1、支持知識(shí)庫(kù)的新增、查看詳情、編輯、重啟向量化、刪除2、支持按照知識(shí)庫(kù)名稱的關(guān)鍵字搜索并過(guò)濾知識(shí)庫(kù)列表3、支持知識(shí)庫(kù)內(nèi)部的文件新增、查看、刪除、查詢功能4、支持按照知識(shí)的載體對(duì)象類型進(jìn)行檢索，并創(chuàng)建用于訓(xùn)練的知識(shí)組合5、支持按照文件名稱的關(guān)鍵字模糊檢索知識(shí)文件和解析后的表格、公式、圖片6、支持基于多模態(tài)模型對(duì)圖片文件的內(nèi)容理解標(biāo)注描述，支持基于多模態(tài)模型對(duì)圖片文件的圖片內(nèi)容問(wèn)答對(duì)標(biāo)注（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）7、支持以表格形式離線標(biāo)注文件上傳導(dǎo)入對(duì)指定多模態(tài)圖片的標(biāo)注描述功能（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）8、支持新增平臺(tái)內(nèi)部多模態(tài)模型（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）9、支持查看多模態(tài)模型版本信息10、提供多模態(tài)模型推理服務(wù)部署功能11、支持查看多模態(tài)模型服務(wù)列表，支持篩選12、支持查看多模態(tài)模型服務(wù)占用CPU、內(nèi)存、服務(wù)Code等信息，支持對(duì)多模態(tài)模型服務(wù)透出的API進(jìn)行查看、調(diào)用測(cè)試（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）13、支持查看推理服務(wù)pod和sidecar日志情況14、支持通過(guò)頁(yè)面對(duì)多模態(tài)模型部署的實(shí)例數(shù)進(jìn)行編輯操作，并進(jìn)行模型服務(wù)實(shí)例數(shù)變更（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）15、對(duì)于啟動(dòng)中、運(yùn)行中的多模態(tài)模型服務(wù)進(jìn)行取消部署操作。6.3.3.內(nèi)容審核本期項(xiàng)目建設(shè)文本內(nèi)容安全審核，提供先進(jìn)的文本審核、Prompt提示詞攻擊檢測(cè)、個(gè)人識(shí)別數(shù)據(jù)（PII）脫敏等能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求文本審核支持文本內(nèi)容審核：覆蓋辱罵、色情、違禁、涉政四類，包含辱罵、色情暴力、社會(huì)負(fù)面、涉敏、涉政、違法信息、宗教、未成年人、偏見(jiàn)歧視內(nèi)容類別內(nèi)容的檢測(cè)。支持變體、表情符號(hào)識(shí)別。提示詞攻擊檢測(cè)支持目標(biāo)劫持、反面誘導(dǎo)、角色扮演，GCG攻擊等多場(chǎng)景的繞過(guò)限制的Prompt攻擊檢測(cè)能力個(gè)人識(shí)別數(shù)據(jù)（PII）脫敏功能支持識(shí)別和檢測(cè)出文本中的PII信息，支持對(duì)輸入的文本實(shí)時(shí)完成對(duì)個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的檢測(cè)和脫敏處理自定義詞庫(kù)與策略支持自定義敏感詞庫(kù)的構(gòu)建，支持用戶根據(jù)場(chǎng)景需求自定義配置審核策略6.3.4.原子能力.OCR識(shí)別本期建設(shè)的OCR識(shí)別，提供文本智能識(shí)別能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求文字識(shí)別支持非結(jié)構(gòu)化文字識(shí)別手寫(xiě)體識(shí)別支持中文手寫(xiě)體、英文手寫(xiě)體、數(shù)字手寫(xiě)體等各種復(fù)雜場(chǎng)景的手寫(xiě)文字識(shí)別表格識(shí)別支持對(duì)有線表格、無(wú)線表格進(jìn)行有效識(shí)別圖片文字識(shí)別支持網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下圖片字符快速精準(zhǔn)識(shí)別.語(yǔ)音識(shí)別ASR本期建設(shè)的語(yǔ)音識(shí)別ASR，提供自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求錄音文件識(shí)別支持30分鐘以內(nèi)時(shí)長(zhǎng)的音頻轉(zhuǎn)寫(xiě)完成時(shí)間不超過(guò)10秒一句話識(shí)別可對(duì)一分鐘以內(nèi)的語(yǔ)音進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別可對(duì)音頻流做實(shí)時(shí)識(shí)別，達(dá)到“邊說(shuō)邊出文字”的效果，內(nèi)置智能斷句6.4.模型應(yīng)用平臺(tái)6.4.1.智慧搜索建設(shè)智慧搜索能力，為大模型提供外部知識(shí)源，生成準(zhǔn)確且符合上下文的答案，減少模型幻覺(jué)、信息過(guò)時(shí)、缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深入知識(shí)等問(wèn)題。指標(biāo)項(xiàng)具體要求整體要求提供自主的搜索模型增強(qiáng)能力，支持embedding模型、精排模型、搜索排序能力，需支持國(guó)產(chǎn)化AI芯片適配。文檔解析能力1、支持可視化上傳文檔文件并解析2、支持智能提取Doc、docx、pdf、pptx、ppt、xlsx、xls、png、jpg、OFD3、文件中的文字，提供對(duì)接OCR能力，支持對(duì)接OCR文檔智能解析文檔拆分能力1、支持自動(dòng)拆分2、支持按文檔的目錄層次、固定長(zhǎng)度拆分3、支持通過(guò)正則表達(dá)式自定義拆分規(guī)則，支持拆分結(jié)果查詢、拆分結(jié)果修改知識(shí)庫(kù)構(gòu)建1、支持知識(shí)庫(kù)管理，提供知識(shí)庫(kù)的創(chuàng)建、編輯、刪除、搜索、鑒權(quán)能力2、支持知識(shí)庫(kù)文檔管理，提供知識(shí)庫(kù)文檔的上傳、下載、刪除、搜索、鑒權(quán)能力3、支持知識(shí)庫(kù)FAQ管理，提供知識(shí)庫(kù)FAQ的上傳、下載、刪除、搜索、鑒權(quán)能力語(yǔ)義搜索能力1、支持可視化UI搜索框2、支持搜索模型版本切換，不同的模型版本能夠提供不同語(yǔ)義下的搜索能力3、支持基于語(yǔ)義的搜索能力4、支持精排開(kāi)關(guān)，通過(guò)打開(kāi)精排開(kāi)關(guān)，能夠提供精排功能5、支持參數(shù)配置功能，允許用戶根據(jù)具體需求和場(chǎng)景來(lái)調(diào)整和優(yōu)化模型的行為6、支持多路召回問(wèn)答能力1、支持問(wèn)答結(jié)果的圖文生成能力2、支持引用溯源能力3、支持設(shè)置緩存配置策略4、支持支持問(wèn)答歷史，開(kāi)發(fā)人員能查看問(wèn)答系統(tǒng)的歷史記錄5、支持支持問(wèn)答反饋，用戶可以對(duì)問(wèn)答結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)搜索引擎支持文本向量化能力和對(duì)召回的搜索結(jié)果重排序能力、滿足檢索知識(shí)增強(qiáng)生成解決方案構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫(kù)1、支持內(nèi)置向量索引加速算法，具備分布式、多副本、錯(cuò)誤恢復(fù)、快照、權(quán)限控制等功能，兼容所有原生Elasticsearch生態(tài)，支持對(duì)接Kibana、Garafa、Logstash等。（需提供產(chǎn)品文檔截圖）6.4.2.數(shù)據(jù)工程建設(shè)數(shù)據(jù)工程模塊，為模型的數(shù)據(jù)管理提供了全流程的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)管理能力。指標(biāo)項(xiàng)具體要求文本數(shù)據(jù)清洗加工支持不少于32種文本加工清洗算子：?jiǎn)柎鹋判?、?wèn)答N選一、數(shù)據(jù)蒸餾、句子特征過(guò)濾、段落特征過(guò)濾、問(wèn)答對(duì)去重、回答質(zhì)量評(píng)分、預(yù)訓(xùn)練文本分類、QA對(duì)過(guò)濾、日期時(shí)間格式轉(zhuǎn)換、廣告數(shù)據(jù)過(guò)濾、段落結(jié)尾不完成句子過(guò)濾、N-gram特征過(guò)濾、全局文本去重、語(yǔ)種過(guò)濾、詞語(yǔ)特征過(guò)濾、WORD內(nèi)容提取、TXT內(nèi)容提取、PDF內(nèi)容提取、電子書(shū)內(nèi)容提取、CSV內(nèi)容提取、符號(hào)標(biāo)準(zhǔn)化、冗余信息過(guò)濾、文本長(zhǎng)度過(guò)濾、個(gè)人數(shù)據(jù)脫敏、敏感詞過(guò)濾、自定義關(guān)鍵詞過(guò)濾、自定義規(guī)則替換、自定義正則過(guò)濾、HTML內(nèi)容提取、異常字符過(guò)濾、中文簡(jiǎn)繁互轉(zhuǎn)等；同時(shí)支持利用預(yù)置文本加工清洗算子實(shí)現(xiàn)加工步驟編排（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）支持待清洗數(shù)據(jù)的自動(dòng)質(zhì)量評(píng)估，包括但不限于3個(gè)評(píng)估維度：?jiǎn)栴}時(shí)效性評(píng)估、通用質(zhì)量評(píng)估、語(yǔ)法質(zhì)量評(píng)估；針對(duì)于SFT數(shù)據(jù)自動(dòng)質(zhì)量評(píng)估，支持不少于3個(gè)評(píng)估算子：SFT思維鏈質(zhì)量評(píng)分、SFT通用語(yǔ)義質(zhì)量評(píng)分、SFT規(guī)則質(zhì)檢過(guò)濾（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）文本數(shù)據(jù)標(biāo)注1、團(tuán)隊(duì)標(biāo)注與任務(wù)管理：支持角色管理、人員分配、任務(wù)調(diào)配、標(biāo)注任務(wù)管理、標(biāo)注審核2、文本標(biāo)注:支持單輪問(wèn)答、單輪問(wèn)答（帶人設(shè)）、多輪問(wèn)答、多輪問(wèn)答（帶人設(shè)）、問(wèn)答排序等標(biāo)注，單輪問(wèn)答支持AI輔助標(biāo)注，并可選擇預(yù)置AI標(biāo)注模型和定制AI輔助提示詞（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）文本數(shù)據(jù)評(píng)估1、文本評(píng)估：?jiǎn)屋唵?wèn)答評(píng)估、多輪問(wèn)答評(píng)估、排序問(wèn)答評(píng)估2、支持新建、編輯、查閱、刪除評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)3、支持生成詳細(xì)的評(píng)估結(jié)果報(bào)告，包括：數(shù)據(jù)評(píng)估任務(wù)詳細(xì)信息，如數(shù)據(jù)集名稱、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、創(chuàng)建人、創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)；評(píng)估概覽，如抽樣數(shù)量、抽樣比例、評(píng)估進(jìn)度；評(píng)估通過(guò)率；評(píng)估類別分布，包含不同評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)量與可視化；（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）標(biāo)注任務(wù)管理支持標(biāo)注管理員創(chuàng)建、編輯、查閱、刪除、重標(biāo)標(biāo)注任務(wù)數(shù)據(jù)管理1、支持可視化展示從原始數(shù)據(jù)集到加工數(shù)據(jù)集全流程追溯的數(shù)據(jù)集血緣關(guān)系。（需提供系統(tǒng)操作界面相關(guān)功能截圖）2、支持?jǐn)?shù)據(jù)集