政务大模型建设架构及关键技术介绍

以下介绍的是政务大模型建设架构及关键技术。

1.拓展政务服务版图：大模型技术发展要求架构变革

大模型技术跨越式的发展必然推动数字政府的建设和变革，当今IT 架构已经逐渐演变成为适配 AI 技术发展的架构，从底层芯片到框架、模型和应用，这四层架构的变革将深刻影响云计算产业。云计算主流的商业模式也将从 IaaS（Infrastructure asaService，基础架构即服务）逐渐变成了 MaaS（Model as a Service，模型即服务）。过去数字政府建设主要关注计算、存储、网络等基础云服务，现阶段乃至未来将越来越关注模型质量、框架的优劣，以及芯片、模型、框架和应用这四层架构之间协同效率。大模型技术快速发展对数字政府智慧化升级的范式产生了根本性的改变，主要体现在四个方面。首先，在政务智能化应用升级中，过去的 AI 建模针对单个场景进行了定制化设计。然而，随着大模型技术的出现，建模更加通用化，跨任务、跨语言的建模不再成为难题。

其次，人和应用的交互方式发生了根本性的演变。传统上，人对机器的互动是人类向机器学习适应的过程，然而如今，机器正朝着更人性化的方向发展，人们只需采用最自然的方式与机器互动，即可获得智能化的能力。这一新形态使得人机交互更加有效，操作更为便捷。 再次，在很多应用场景中，典型的开发模式是通过软件编程方式来去设计应用。随着大模型能力的展现和编程门槛的降低，如今的开发趋势出现了根本性的变革。在许多情况下，开发应用不再需要叠堆繁多的代码，而是被数据驱动的方式取代。这种变革代表了整个研发范式的演变，从过去依赖程序来开发应用，转变为以数据驱动的方式进行应用开发。 最后，大模型具备分解和处理复杂问题的能力。通过调用外部插件实现思考到执行的无缝连接，进一步拓宽了大模型应用的空间。这些范式的变革意味着政务业务应用开发效率的提高，应用效果更好，用户体验更优。同时，随着大模型降低应用开发门槛的巨大效应，政务创新速度预计将获得显著提升。

2.创新政务治理风潮：绘就政务大模型建设架构的壮丽蓝图

政务大模型的建设架构应当充分考虑到不同层级的功能和需求，以实现高效的运作和优质的服务。

政务大模型的架构需要体现出生产平台、运营支撑平台、共性服务能力及创新业务应用四个层级，每个层级都有其特定的意义和必要性，通过各层级的协同作用，可以构建出高效、稳定、智能的政务大模型，提供更好的政务服务，推动社会进步。1. 训练生产，夯实平台基础底座 生产平台是政务大模型的核心层，主要包括数据采集处理、模型训练精调、部署推理、用户反馈等环节，政府及相关大模型应用方通过该平台持续开发和训练各种模型，用于预测、决策支持等任务，为将大模型包装为各类服务和应用提供配套基础设施解决方案。 在这个层级中，数据采集处理是平台的关键环节，平台能够支持海量大规模数据的处理和管理，对于高质量精标数据能够具备高效的标注能力，帮助构建高质量数据，进而驱动模型具有更好的效果； 模型训练精调是平台的核心，平台能够融合多方大模型能力，提供“训练、精调、评估、强化学习”训练能力，从而训练出满足政务需求的大模型；同时，平台应集成一系列的大模型生产工具和算法，包括模型评估、模型转换、压缩优化、部署、用户反馈等全流程工具，让大模型的训练和生产变得更加高效和简单。

2. 运营支撑，引领工程化新纪元 运营支撑平台是政务大模型的中枢层，是让政务大模型走向工程化应用的重要一环，主要包括综合数据管理、生成式应用组件、融合知识、运营管理等方面。其中：政务综合数据是对政策、经济、民生、城市治理、水利水务、广电媒体等政务领域数据的治理和融合，形成政务融合知识图谱数据源以及政务业务应用的基础数据；生成式应用组件包含意图组件、会话组件、检索组件、提示组件、安全组件。意图组件主要包含意图识别、意图澄清、语义识别（词槽填充、标签抽取，实体抽取），用于任务类问答；会话组件管理会话（对话）记录，又提供了因大模型token 限制所需要的会话上下文精简策略；检索组件提供文档（DBschema、FAQ）导入、文档检索的基础组件；提示组件针对模型输入的提示文本（prompt）进行设计、优化和管理的过程，具备引导模型生成特定内容、控制输出风格和方向、优化生成结果；安全组件提供业务安全审核，强调业务领域和意图过滤，重视业务精细化的安全配置。融合知识是将政务不同领域的信息进行整合、融合，不限于政策服务、产业图谱、事件图谱等，通过整合多领域的知识，模型能够更好地理解问题、提供更全面的解决方案，为政府决策和公共服务提供更有价值的支持； 运营管理对政务大模型的日常运行、监控、维护和升级等活动的管理和控制，应具备业务评测、运行监控、服务授权、服务计费、多租户管理、风控管理等能力，以确保政务服务的稳定性和可靠性、提高服务的效率和质量。

3. 共性服务，融合政务优化升级 政务大模型作为面向政务业务应用的工具，应当具备交互式问答、生成式BI、文案生成、政策解读、事件感知等多种共性服务能力，可以避免重复开发，降低开发成本，同时能促进政务服务标准化和规范化，提高政务服务的管理水平。交互式问答支持让用户通过自然语言方式提出问题和要求，由政务大模型快速、准确地回答问题，提供相应的政务服务。该能力可以提高政务服务的便捷性和效率，为居民提供更好的服务体验。例如，用户可以提问：“如何办理户口迁移？”政务大模型可以迅速回答并提供相应的办理流程和材料清单。 生成式 BI 可将政务数据进行数据分析和数据挖掘，为政府决策提供数据支持。该能力可以提高政府决策的准确性和科学性，推动政府管理的智能化和精细化。例如，通过对城市交通数据进行挖掘和分析，可以生成有关城市交通状况的报告和图表，帮助政府制定更有效的交通管理政策。

文案生成可根据政务服务的需求自动生成政务文本，如政策文件、通知公告、合同文本等。这种能力可以大大提高政务服务的效率和质量，减少人为错误和疏漏。例如，根据政策要求，可以自动生成租房合同，减少人工编制的时间和成本，提高政务服务效率和质量；未来此能力还能广泛加载到各种专业领域的文本与媒体生成。政策解读提供对政策文件进行深入解读，为用户提供详细的政策解读和解读报告。这种能力可以提高政务服务的透明度和公信力，增强用户对政务服务的信任和认可。例如，针对某项税收政策，可以生成详细的政策解读报告，帮助用户理解和掌握政策内容；事件感知提供对政务领域的事件进行实时监测和分析，及时发现和处理问题。这种能力可以提高政府的应急反应能力和社会管理能力，减少社会不稳定因素。例如，通过监测社交媒体和新闻网站，可以及时发现和应对公共突发事件和社会热点问题。

4. 深化应用，催化政务创新演进 政务业务创新应用层是政务大模型发挥实际价值的关键所在。在这个层级中，政府可以将训练好的模型及能力与业务相结合。通过模型的预测和决策支持，政府可以优化政策制定、资源分配，提升公共服务质量，还可以支持自动化流程、智能助手等功能，使政务管理更加高效和便捷。 可以看出，生产平台、运营支撑平台、共性服务能力和创新应用四个层级在政务大模型架构中各自扮演着不可或缺的角色。这些层级之间的协调和协作，可以实现政务大模型的全面发展和优化。同时，这种层级结构也有助于提高模型开发的效率、确保模型的稳定性，以及促进政府智能化管理水平的提升。 总之，随着政务大模型建设架构和关键技术的不断成熟，大模型在各类泛政务场景中的应用未来将更加广泛和深入，将为政务工作的智能化和高效化带来更加广阔的发展空间。