嘉誠信息案例

本項目案例由嘉誠信息投遞并參與數(shù)據(jù)猿與上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合推出的《2024中國數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)新服務(wù)企業(yè)》榜單/獎項評選。

隨著信息時代的迅猛發(fā)展，消防人員正面臨前所未有的知識爆炸挑戰(zhàn)。為了高效過濾和篩選海量信息，以節(jié)省寶貴的學(xué)習(xí)時間并提升效率，我們積極構(gòu)建了一個專注于消防領(lǐng)域的大模型。該模型不僅整合了廣泛的知識資源，還通過大語言模型技術(shù)，實現(xiàn)了消防行業(yè)知識庫的智能問答系統(tǒng)。這一創(chuàng)新平臺為消防救援人員提供了準(zhǔn)確、及時的信息支持，顯著減輕了他們的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)。

在項目的建設(shè)過程中，已成功實現(xiàn)了兩種核心場景的應(yīng)用。首先，收集了大量關(guān)于燃?xì)獍踩馁Y料，這些資料涵蓋了書籍、文獻(xiàn)、政策、規(guī)范等多元化類型與來源。通過突破本地非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加載的壁壘，實現(xiàn)多模態(tài)信息的融合，并借助先進(jìn)的語義理解和知識圖譜技術(shù)，為消防人員提供了最優(yōu)化的問答解答。

其次，進(jìn)一步拓展知識庫的深度和廣度，收集了包括法律法規(guī)、設(shè)施規(guī)范等在內(nèi)的多類型、多來源數(shù)據(jù)。通過對深度學(xué)習(xí)算法的持續(xù)優(yōu)化，提升了智能問答系統(tǒng)的性能，為用戶提供了更為豐富和精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)資料。這一項目的成功實施，不僅為消防人員提供了強(qiáng)大的知識支持，也展現(xiàn)了信息技術(shù)在公共安全領(lǐng)域的巨大潛力和價值。

時間周期：

開始時間：2023年7月

1. 項目啟動與需求分析 (2周) 2023年7月

2. 系統(tǒng)設(shè)計與原型制作 (4周) 2023年7月-8月

3. 內(nèi)容收集與整理 (8周) 2023年8月-10月

4. AI模型開發(fā)與訓(xùn)練 (10周) 2023年10月-2024年1月

5.系統(tǒng)開發(fā)與集成 (12周) 2024年1月-4月

6. 內(nèi)部測試與優(yōu)化 (4周) 2024年4月-5月

7. 公測與反饋收集 (4周) 2024年6月

截止時間：2024年6月

數(shù)智化需求

一、業(yè)務(wù)需求

119智慧助手滿足多樣化的用戶需求，提供及時、準(zhǔn)確、全面的消防知識服務(wù)，同時需要有完善的內(nèi)容管理和技術(shù)支持體系，以確保系統(tǒng)的正常運(yùn)行和持續(xù)優(yōu)化。還應(yīng)遵循相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，確保合規(guī)運(yùn)營。這樣的系統(tǒng)可以在普及消防知識、提高消防安全意識和支持消防救援工作方面起到重要作用。

119智慧助手的業(yè)務(wù)需求分析主要涉及以下幾個方面：

1、用戶需求

實時問答服務(wù)

消防人員：提供專業(yè)的消防救援知識、操作規(guī)程、裝備使用等方面的實時問答支持。

2、內(nèi)容需求

豐富的知識庫：消防法規(guī)、操作規(guī)程、裝備使用、滅火救援技能等多方面的內(nèi)容。

實時更新：及時反映消防領(lǐng)域最新動態(tài)、法規(guī)變動、科技進(jìn)展等。

3、技術(shù)需求

高準(zhǔn)確度的自然語言處理準(zhǔn)確理解問題，快速找到最合適的答案。

免安裝多渠道接入支持網(wǎng)頁、移動設(shè)備、電話等多種方式的接入。

安全防護(hù)：確保系統(tǒng)操作的安全，保護(hù)用戶隱私。

4、管理需求

用戶反饋處理：及時處理用戶反饋，持續(xù)優(yōu)化服務(wù)。

數(shù)據(jù)分析：分析用戶使用數(shù)據(jù)，了解服務(wù)效果，為優(yōu)化提供支持。

內(nèi)容管理：確保知識庫的準(zhǔn)確性，及時更新和校準(zhǔn)內(nèi)容。

5、法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)需求

遵循國家和地方的消防法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)和政策，確保合規(guī)運(yùn)營。

二、愿望

用大語言模型實現(xiàn)消防行業(yè)知識庫的智能問答，面向消防人員提供實時問答指導(dǎo)服務(wù)，借用大語言模型的能力來做智能問答系統(tǒng)，即用戶可以自由發(fā)問，來根據(jù)知識庫的內(nèi)容，組合和反饋給對方。為消防人員提供快速、準(zhǔn)確的知識查詢服務(wù)。

建立一個易于使用、持續(xù)更新、具有高準(zhǔn)確率的智能問答系統(tǒng)。

面臨挑戰(zhàn)

1、時間壓力：客戶通常會對項目有明確的時間要求，而開發(fā)過程中會遇到各種不可預(yù)見的問題，導(dǎo)致項目延期。為了按時交付項目，開發(fā)團(tuán)隊需要合理安排時間，并具備快速應(yīng)對問題的能力。

2、人力資源：系統(tǒng)開發(fā)需要專業(yè)的技術(shù)人員參與，而人力資源的短缺或不足會影響項目的進(jìn)展。為了解決這個問題，開發(fā)團(tuán)隊需要合理調(diào)配人力資源，確保關(guān)鍵任務(wù)得到優(yōu)先處理。

3、技術(shù)難題：系統(tǒng)開發(fā)中會遇到復(fù)雜的技術(shù)問題，如系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、新興技術(shù)的應(yīng)用等。這些問題需要開發(fā)團(tuán)隊具備深厚的技術(shù)背景和不斷學(xué)習(xí)的能力，以克服技術(shù)障礙。

4、技術(shù)選型：選擇適合客戶需求的技術(shù)方案是一個關(guān)鍵步驟。如果技術(shù)選型不當(dāng)，會導(dǎo)致系統(tǒng)性能不佳、開發(fā)效率低下或維護(hù)成本高昂等問題。

5、系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性：確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性是開發(fā)過程中的重要任務(wù)。任何系統(tǒng)漏洞或安全隱患都可能對客戶造成損失，因此開發(fā)團(tuán)隊需要投入大量精力來保障系統(tǒng)的質(zhì)量和安全。

6、第三方依賴：項目需要依賴第三方服務(wù)或軟件，這些依賴項的可靠性、兼容性和及時支持都成問題。

7、系統(tǒng)兼容性：新系統(tǒng)需要與現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施兼容，涉及到復(fù)雜的集成工作。

8、測試限制：全面測試系統(tǒng)受限于時間和資源，導(dǎo)致潛在問題未能及時發(fā)現(xiàn)和解決。

9、維護(hù)與升級：系統(tǒng)上線后，需要制定維護(hù)計劃和升級策略，以應(yīng)對未來的需求變化和技術(shù)更新。

數(shù)據(jù)支持

一、數(shù)據(jù)處理分為數(shù)據(jù)接入和文本提取

數(shù)據(jù)接入：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

文本提?。簣?zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理腳本，對接入的Word、PDF文檔等進(jìn)行預(yù)處理，獲得文本數(shù)據(jù)。

二、數(shù)據(jù)流向圖

應(yīng)用技術(shù)與實施過程

一、技術(shù)路線

大語言模型可以通過對消防政策文本的學(xué)習(xí)，基于問答對生成工具，將復(fù)雜的政策文件轉(zhuǎn)化為易懂的問答形式，加速政策解讀和分析。迅速將龐雜的政策內(nèi)容轉(zhuǎn)化為易于理解的問題和答案，幫助業(yè)務(wù)人員和法律顧問更高效地解讀政策，為市民和企業(yè)提供明確的指導(dǎo)。

大語言模型擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和問答功能，使其成為行業(yè)研究和信息挖掘的得力助手。消防部門可以利用該模型從大量文本中挖掘有價值的信息和趨勢，幫助消防人員快速學(xué)習(xí)。此外，模型還可以訓(xùn)練成特定領(lǐng)域的專業(yè)模型，為特定行業(yè)提供更加精準(zhǔn)的智能問答服務(wù)。

大語言模型通過RESTful API實現(xiàn)了智能問答式搜索服務(wù)，為用戶提供了一種全新的信息檢索體驗。用戶只需輸入問題，模型即可從海量數(shù)據(jù)中篩選出相關(guān)答案，實現(xiàn)快速、精準(zhǔn)的搜索結(jié)果。這將極大地提高用戶獲取信息的效率，特別是在需要深入理解和分析信息時。產(chǎn)品的智能問答式搜索服務(wù)可用于快速從多個來源匯總信息，幫助用戶更迅速地獲取所需數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

1、核心原理

2、知識庫構(gòu)成

3、劃分區(qū)塊段落

4、文本嵌入

5、問答對生成

6、問答對管理

7、AI模型訓(xùn)練

8、特征庫管理

9、大語言模型

二、建設(shè)方案

利用大語言模型技術(shù)在消防問答和常識推薦場景的具體應(yīng)用打造問答模型，基于embedding向量知識庫+API的實現(xiàn)模式，利用消防專用領(lǐng)域大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)、少量有標(biāo)注數(shù)據(jù)以及已有的知識庫來將問答模型適配到特定領(lǐng)域，進(jìn)一步根據(jù)構(gòu)建在增量數(shù)據(jù)上微調(diào)模型的能力確保反饋的合理性，從而實現(xiàn)問答模型在特定領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

1、構(gòu)建知識資源庫

獲取用于模型訓(xùn)練的消防問答數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行知識抽取、實體識別以及文本分類等預(yù)處理。

2、算法設(shè)計

設(shè)計針對法律數(shù)據(jù)的理解和推理算法、設(shè)計基于法律信息的對話管理機(jī)制，即對問題意圖的理解和識別、對回答的篩選和匹配以及多輪問答引導(dǎo)和對話填槽技術(shù)。

基于語義理解的消防知識圖譜及問答技術(shù)。

提供消防問答和法條推薦功能。能通過語義理解模塊判斷用戶意圖，并根據(jù)意圖給出用戶需要的回答，通過深度排序模型為用戶推薦最優(yōu)回答，法條推薦能根據(jù)法律名稱、條款內(nèi)容等匹配到完整法條和其他相似消防法條。

三、實施方案

1、需求分析：與消防部門合作，了解一線消防人員的實際需求。

2、內(nèi)容搜集與整合：從多種渠道搜集消防相關(guān)法規(guī)、操作手冊、實踐經(jīng)驗等資料。結(jié)合大語言模型技術(shù)，對資料進(jìn)行整合和優(yōu)化。

3、系統(tǒng)開發(fā)與測試：設(shè)計并開發(fā)用戶交互界面，包括網(wǎng)頁、手機(jī)應(yīng)用和公眾號等。引入大語言模型技術(shù)，結(jié)合知識圖譜，為用戶提供問答服務(wù)。進(jìn)行系統(tǒng)測試，確保答案的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

4、后期維護(hù)與更新：定期更新系統(tǒng)內(nèi)容，確保知識的時效性。根據(jù)用戶反饋對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，增加新功能或改進(jìn)舊功能。

四、計劃進(jìn)度

1、項目啟動與需求分析 (2周)

項目立項、團(tuán)隊組建。

收集和分析用戶需求。

制定初步的項目范圍和目標(biāo)。

2、系統(tǒng)設(shè)計與原型制作 (4周)

設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)，確定使用的技術(shù)和工具。

設(shè)計知識庫的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容分類。

制作系統(tǒng)的交互原型。

3、內(nèi)容收集與整理 (8周)

收集相關(guān)的消防知識、法規(guī)、技術(shù)、案例等。

整理和標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容，制定統(tǒng)一的格式和標(biāo)簽。

建立初步的知識庫。

4、AI模型開發(fā)與訓(xùn)練 (10周)

開發(fā)問答模型。

使用知識庫內(nèi)容進(jìn)行模型訓(xùn)練。

優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

5、系統(tǒng)開發(fā)與集成 (12周)

開發(fā)前端界面和后臺管理系統(tǒng)。

集成AI模型和知識庫。

開發(fā)API接口，確保系統(tǒng)的擴(kuò)展性。

6、內(nèi)部測試與優(yōu)化 (4周)

進(jìn)行系統(tǒng)的內(nèi)部測試。

根據(jù)測試結(jié)果進(jìn)行必要的修復(fù)和優(yōu)化。

完善知識庫內(nèi)容。

7、公測與反饋收集 (4周)

向部分用戶提供系統(tǒng)的公測版本。

收集用戶反饋和建議。

進(jìn)行進(jìn)一步的修復(fù)和優(yōu)化

8、后期維護(hù)與升級 (持續(xù)進(jìn)行)

定期收集用戶反饋，進(jìn)行系統(tǒng)更新。

根據(jù)消防領(lǐng)域的最新發(fā)展更新知識庫。

探索新的技術(shù)和方法，進(jìn)行系統(tǒng)的功能升級。

商業(yè)變化

一、經(jīng)濟(jì)效益：

1、消防人員可以利用大模型快速查找和學(xué)習(xí)相關(guān)知識，提高工作效率。

2、公司將持續(xù)加大資金投入，擴(kuò)大部門人員編制，包括人工智能算法工程師、前后端開發(fā)崗位、實施崗位、運(yùn)維崗位，間接帶動經(jīng)濟(jì)效益。

二、社會效益：

1、消防領(lǐng)域大模型的建設(shè)還有助于提升消防隊伍的整體素質(zhì)和戰(zhàn)斗力。通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，消防人員可以更加全面地掌握消防知識和技能，提高自身的專業(yè)素養(yǎng)和綜合能力。

2、該項目的成功實施將為大模型在其他垂直領(lǐng)域的應(yīng)用提供寶貴的經(jīng)驗和參考。消防領(lǐng)域作為一個重要的公共安全領(lǐng)域，具有復(fù)雜性和多變性的特點(diǎn)。通過在該領(lǐng)域構(gòu)建大模型，我們可以探索出一套有效的數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用的方法論，為其他垂直領(lǐng)域如醫(yī)療、交通、環(huán)保等提供借鑒和啟示。

關(guān)于企業(yè)

·嘉誠信息

長春嘉誠信息技術(shù)股份有限公司，是國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)智化及網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)提供商，嘉誠信息重視自主研發(fā)，技術(shù)基礎(chǔ)深厚。公司擁有知識產(chǎn)權(quán)200余項，獲得國家高新技術(shù)企業(yè)、軟件能力成熟度集成模型CMMI 5級、數(shù)據(jù)管理能力成熟度DCMM 3級、ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證、AAA級企業(yè)信用評定等多項核心資質(zhì)。公司先后獲評“行業(yè)信息化競爭力百強(qiáng)企業(yè)”“中國網(wǎng)絡(luò)安全百強(qiáng)企業(yè)”，產(chǎn)品服務(wù)及解決方案被廣泛應(yīng)用全國30余個省份、自治區(qū)及直轄市，為全國數(shù)千家政企用戶提供上萬次成功服務(wù)。

嘉誠信息

以信息技術(shù)成就智慧未來，成為數(shù)智化服務(wù)領(lǐng)跑者。

·吉林省消防救援總隊

吉林省消防救援總隊是中華人民共和國吉林省的一支專業(yè)消防救援力量，主要負(fù)責(zé)火災(zāi)撲救、搶險救援、應(yīng)急救援等工作。在2022年度的消防救援工作中取得顯著成績，共接警出動3.9萬余起，出動車輛7萬臺次，出動人員32.7萬人次，搶救、疏散被困人員5900余人，搶救保護(hù)財產(chǎn)價值6億余元，第三次包攬年終評優(yōu)所有獎項，得到應(yīng)急管理部和國家消防救援局的表彰。并積極參與黨和國家重大政治活動，103人當(dāng)選各級黨代表、人大代表、政協(xié)委員，極大提升了隊伍的政治地位和政治影響。

吉林消防

傳播消防常識、介紹省內(nèi)消防工作動態(tài)，與群眾互動，服務(wù)于公益。

★以上由嘉誠信息投遞申報的項目案例，最終將會角逐由數(shù)據(jù)猿與上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合推出的《2024中國數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)新服務(wù)企業(yè)》榜單/獎項。

該榜單最終將于7月24日北京舉辦的“2024企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級發(fā)展論壇——暨AI大模型趨勢論壇”現(xiàn)場首次揭曉榜單，并舉行頒獎儀式，歡迎報名蒞臨現(xiàn)場

來源：數(shù)據(jù)猿