近日金讯数智基于智能交互和数据治理垂直领域的AI大模型最新研究成果进行了正式发布，与此同时基于相关技术在治综、基层治理领域行业应用解决方案及创新案例信息进行了内部培训和宣导。金讯数智在智能交互和数据治理领域的AI大模型研究已开始多年，近期主要在基于大模型的数据治理与智能交互场景应用、智能问数、智能分类分派小模型、向量聚类分析算法方面有所有突破。与此同时考虑到部分客户GPU资源和AI算力的紧缺的情况，我们创新性的完成了基于传统算力在CPU资源的UIE要素提取、聚类分析、智能分类分派等小模型的应用，让创新技术可以低成本应用于实践。以下是公司近期垂直领域AI大模型的研究成果：自然语言转SQL，大模型自动解析表结构、生成精准SQL语句，支持统计、排序等复杂操作。高效适配能力：依托规范表注释与字段描述，轻微维护即可适配非规范字段，查询速度仅取决于SQL执行效率，真正实现“所问即所得”。场景覆盖：已深度融合主流政务数据库，在政务民生工单分析、专项数据分析等领域验证效果卓越。政务人员、数据分析人员无需依赖专业的IT团队，可以自行查询获取关键数据，学习难度大幅降低，数据查询决策效率显著提升！
（数据库智能问答原型图）
核心突破：通过自动构建三元组，基于文档内容与配置的实体关系，智能解析生成“实体-关系”知识图谱，优化RAG Flow检索效果，显著提升智能问答的检索命中率与答案准确性。支持快速集成，提供开源封装接口，支持图谱自动生成，为知识密集型场景提供强大底层支持（工单处理、数据分析等场景价值待深度挖掘）。政务知识库智能问答、客户关系管理、文档关联分析，让信息检索从“关键词匹配”升级为“逻辑关联洞察”。
（知识图谱应用原型图）
颠覆性成果：精准分类基于轻量化34B模型架构优化，通过给定的工单内容自动输出1-4级分类，项目实测准确率超越传统ML机器学习模型，更能智能发现并纠正训练数据中的错误标注，支持扩展“分类+分派”一体化模型，与32B模型精度持平但资源消耗更低，算力要求低，适合算力资源有限客户。基于文本分类模型训练智能分类、分派小模型，在陕西、江西等地热线实现90%+的准确率，客户现场反馈推荐结果非常精准，该技术支持轻量化部署，在传统CPU即可运行，可大幅降低算力成果；同时打造了闭环的自动反馈优化机制，模型训练优化迭代周期可以缩短至48小时。该小模型可以用“智能推荐或智能分派”两种机制运行。基于向量库实现文本聚类，通过动态调整“点距离”“聚类粗细”等参数，精准识别“群发多发”事件，解决传统算法“聚不全、聚不准、聚不及时”的痛点。可用于热线态势感知动态预警等多种场景。金讯数智Al大模型创新成果，扎根场景应用，创造看得见的价值。从“听懂人话”的智能问数，到精准智能的工单分类分派，再到深度洞察的聚类分析—金讯数智聚焦智能交互与数据治理垂直领域，扎根实际应用场景，持续为企业客服、政务热线、社情民意数据治理等垂直领域赋能，相关技术在安徽、河南、湖北、陕西等多地应用落地。受到行业客户的认可和好评。
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