特点：1、行业知识可增强    2、部署模式可选择    3、数据可训练   4、 指令微调可定制。

数据信源权威可靠、智能清洗协同标注、主流价值观对齐、专业领域知识注入。

RAG（检索增强生成）与大模型结合是当下解决大模型幻觉的最有效手段。

拓尔思研发Hybase向量数据库，加持多模态、长期记忆、克服上下文长度限制......。

大模型和知识图谱融合，提升内容生成的准确性、专业性与可解释性。

自研基于KG事实知识、RAG+向量数据库的架构，实现数据、业务和知识的融合。

大语言模型作为智能体 (LLMs-as-Agent)，其上下游多任务的规划、记忆、协同和自主工具调用等特性，使其非常适配AI原生时代的业务构建。

以大模型为核心的插件整合：
实现并提升大模型自主调用外部业务系统工具的几大核心能力，包括NL2SQL、NL2API、NL2EMBED、NL2SparQL等。

(三)、强化数据安全保护

1、妥善对训练数据进行全面清洗过滤。                            2、加密训练数据，采用差分隐私技术保护数据隐私。

3、严格脱敏处理个人敏感信息，制定数据采集使用规范   4、建立数据使用审计跟踪机制，杜绝未经授权的泄密。
(四)、定期开展安全性测评

1、固定数据集测评          2、红队模型测评。

企业大模型部署方式选择策略。

项目名称：XX银行智能消保助手
应用场景：
投诉分析、投诉回溯、热点问题挖掘、报告自动生成
项目成果：
· 构建标准化分析体系

· 以对话交互方式完成上百数据指标的定向分析

· 报告自动生成

业务价值：
实现基于个人数据分析需求的投诉数据自动分析与报告生成功能，减轻投诉数据分析压力，以数智化手段赋能消保数据自动化分析。

项目名称：XX银行智慧审计助手

应用场景：

文本信息检查、审计思路拓展、审计报告辅助写作、辅助问题定性分析、辅助审计依据查找、法条规定要求问答

项目成果
1、实现稽核检查信息需求全覆盖
2、建立覆盖经营发展、风险管理、内控合规三大维度审计监测指标600余个
3、实现了对一级分行与重点产品全面覆盖

4、累计向行内70多家单位推送近百个风险模型、数十万条数据

业务价值
1、扩展复用老法师经验，支持一线审计人员专业能力进阶、精确制导。    2、有效提高审计资源运用效率。

3、增强了内部审计动态发现问题能力。                                                      4、提升业务前线自愈能力。

项目名称：某舆情一体化平台
需求痛点：网络空间治理范围广，舆情事件随机性强，传播形态多，动态演变大，预警难，监测难，分析研判难。

建设目标：
通过构建数字舆情一体化平台，实现全网舆情监测，结合大模型能力，实现舆情获取、内容分析、报告撰写到信息推送的一站式服务。

应用场景：
态势感知系统、研判分析系统、报告写作智能、舆情分析助手

业务价值：
1、实现了从单舆论场到多舆论场的监测范围覆盖与数据融合，扩大了舆情监测的广度。
2、态势感知技术解决了传统工作中监测难、把握难、决策难的问题，提升了舆情管理水平。
3、Al问答助手和写作助手帮助提升了网信工作效率。

提升AIGC在舆情垂直领域的效果，撰写十万余条场景指令语料，收集十万字的研判建议，梳理完成TRS30年积攒的舆情样本；

大范围提升AI在舆情领域知识覆盖范围，规划上百个展示要素、60余个报告模板、50余个分析维度、几十个舆情高频和低频问答场景。

从事软科学研究的科研机构为集团公司战略决策和运营管理提供智力支撑，为政府政策制定和行业发展提供咨询服务。