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技术方案1：本地知识库

RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合检索技术和生成模型的技术框架，旨在通过检索外部知识库中的相关信息来增强生成模型的能力。RAG 的核心思想是让模型在生成答案或文本时，能够动态地从大规模知识库中检索相关信息，从而提高生成内容的准确性和相关性。

优点:

1、数据安全与隐私保护:

所有数据（包括检索和生成过程）都在本地环境中完成，避免数据外流，符合政府对数据安全和隐私保护的高要求。

2、动态知识更新:

从本地知识库中动态检索最新信息，确保生成的内容基于最新的政策、法规或数据，而不需要重新训练整个模型。

3、生成内容的高准确性与可靠性:

本地知识库中的权威文档（如政策文件、法规条文、历史记录等），生成的内容更加准确、可靠，减少模型“胡编乱造”的风险。

技术方案2：模型微调

微调是在预训练模型的基础上，通过少量任务特定数据对模型进行调整，使其适应特定应用场景。赋予模型精准和个性化的能力，同时降低训练成本。

什么是智能体？

智能体（Agent） 是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的人工智能系统。在政务场景中，智能体可以通过自动化、智能化的方式提升工作效率和服务质量。

优势:

自动化与高效性:智能体可以自动执行重复性、规则化的任务，减少人工干预，提升工作效率。

智能决策支持：智能体可以根据预设规则或机器学习模型，快速分析数据并提供决策建议。

多任务协同：同时处理多个任务，并在不同任务之间进行协调，提升整体工作效率。

数据驱动与学习能力:智能体可以通过机器学习不断优化自身性能，适应新的任务和环境。

个性化服务：根据用户需求提供个性化的服务，提升用户体验

落地大四步法

1. 规划期：需求对齐

职能调研：梳理高频、高耗能场景（如信访分类、政策咨询）。可行性评估：明确需定制的模块（如本地法规库、方言识别）。

2. 建设期：模型开发

数据基建：清洗数据，构建垂直语料库。

分层开发：基础功能（政策问答）+ 定制工具。

3. 验证期：小场景试点双轨测试：人工与AI并行，对比响应速度与准确性。

合规审查：输出结果符合政策法规

4. 扩展期：全链条布局系统嵌入：形成“智能分发-人工复核”闭环。制度配套：制定AI使用规范与责任追溯机制。

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