螞集ANTGROUP大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告TrustworthyApplicationFramewo序一當前，新一代人工智能技術(shù)變革方興未艾，大模型技術(shù)作為其代表，正在成為推動產(chǎn)業(yè)智能化升級和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。國家高度重視人工智能發(fā)展，已經(jīng)出臺一系列政策措施，為人工智能與實體經(jīng)濟深度融合指明了方向。然而，正如人類歷史上的每一次科技革命，新技術(shù)的應(yīng)用在帶來巨大發(fā)展機遇的同時，也伴隨著潛在的風險與挑戰(zhàn)。如何確保人工智能技術(shù)安全、可靠、可控地發(fā)展和應(yīng)用，這份研究報告聚焦大模型可信應(yīng)用這一前沿課題，深入探討了大模型在金融、醫(yī)療、政務(wù)等專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)，并提出了系統(tǒng)化的解決方案。報告立足于技術(shù)架構(gòu)和體系建設(shè)，從數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、模型能力增強、推理過程可控、系統(tǒng)安全保障、評測體系健全等多個維度，構(gòu)建了面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的這份報告的發(fā)布恰逢其時，我相信它將對推動人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合，促進大模型技術(shù)的可信落地應(yīng)用產(chǎn)生積極的影響。期待未來有更多科研機構(gòu)、企業(yè)和個人參與到這一領(lǐng)域的研究和實踐中，共同努力構(gòu)建出安全、可靠、可控的大模型應(yīng)用生態(tài)，為新時代的智能化產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)序二然而，我們應(yīng)該認識到，雖然大模型在智能客服、知識管理、軟件開發(fā)等場景中的落地應(yīng)用越來越這份報告結(jié)合了中國信通院研究和相關(guān)企業(yè)的實踐經(jīng)驗，系統(tǒng)梳理了大模型可信應(yīng)用面臨的問題和實踐路徑。在概念上，報告分析了金融、醫(yī)療、政務(wù)等多個領(lǐng)域的大模型的應(yīng)用實踐經(jīng)驗，提出了“面模型可信應(yīng)用的核心目標，并針對數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、模型知識增強、內(nèi)容生成可控等七個維度提出落地實序三勁動力。作為以科技創(chuàng)新為根本驅(qū)動力的科技企業(yè)，螞蟻集團也在持續(xù)投入資源，積極探索大模型在專本報告提出了面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架，旨在為解決這些問題提供一些思路和方案。我們相信，只有通過產(chǎn)業(yè)上下游的通力協(xié)作，才能真正推動大模型在產(chǎn)業(yè)中的規(guī)模化可信應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)前言助力產(chǎn)業(yè)智能化升級和經(jīng)濟發(fā)展。大模型在產(chǎn)業(yè)端已經(jīng)開始在任務(wù)簡單、容錯率高的場景得到廣泛地使目錄圖目錄大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求大模型可信應(yīng)用背景和需求本章梳理了當前大模型在垂直行業(yè)的落地場景路徑，通過分析當前產(chǎn)業(yè)界人工智能可信的內(nèi)涵和定02大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求海量長尾應(yīng)用場景。IDC預(yù)測①,全球生成式人工智能市支持大模型落地從簡單容錯率高場景逐漸向復(fù)雜容錯率低場景滲透法律文書政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦處理智能導(dǎo)診/問診金融市場情緒分析城市治理一網(wǎng)統(tǒng)管政治智能決策支持公共資源風險管理政府辦公一網(wǎng)協(xié)同法律案件分析游戲內(nèi)容智能營銷個性化推薦金融智能客服智能搜索游戲策略優(yōu)化支持大模型落地從簡單容錯率高場景逐漸向復(fù)雜容錯率低場景滲透法律文書政務(wù)服務(wù)一網(wǎng)通辦處理智能導(dǎo)診/問診金融市場情緒分析城市治理一網(wǎng)統(tǒng)管政治智能決策支持公共資源風險管理政府辦公一網(wǎng)協(xié)同法律案件分析游戲內(nèi)容智能營銷個性化推薦金融智能客服智能搜索游戲策略優(yōu)化對話式產(chǎn)品商品描述文生圖產(chǎn)品編程助手軟件游戲營銷和用戶畫像非游戲玩家玩家行為分析游戲政務(wù)法律咨詢分析合規(guī)/反洗錢金融市場分析預(yù)測智能投顧消費市場分析預(yù)測優(yōu)化管理 合同審查 智能客服軟件03大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求用可擴展到智能投顧、風險管理和預(yù)測。在法律領(lǐng)域，大模型可被用于復(fù)雜的案件分析和判決結(jié)論生成在人工智能的發(fā)展過程中，源于對人工智能系統(tǒng)安全性、透明度、公平性等方面的關(guān)注，可信04大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求Availab- lability質(zhì)量Reliability易用性Usability透明性Transpar-真實性Authen-責任性Accoun-tability魯棒性包容性Inclusiv-enessResilie-信息安全準確性Accuracy多樣性完整性公平性Fairness安全性Safety05大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求06大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求要在提供決策支持時遵循專業(yè)領(lǐng)域的方法、過程和指引。這意味著，模型需要能準確理解專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語內(nèi)涵和用戶問題意圖，并能夠在領(lǐng)域?qū)I(yè)語境下進行問題分析，通過符合專業(yè)規(guī)范建議；在金融投顧場景中，模型需要準確理解客戶的投資需求，并給出符合金融專業(yè)標準和流07大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第一章｜大模型可信應(yīng)用背景和需求可控性可控性夠透明可解釋；二是模型在專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用中的推理結(jié)果和決策可控，即能夠確保從推理結(jié)果到最終決策的過程可被有效控制和調(diào)整。也就是說，大模型在推理過程中，可以通過任務(wù)分拆執(zhí)行、輸出結(jié)果核驗、執(zhí)行反饋糾正等中間過程，引導(dǎo)系統(tǒng)的輸出結(jié)果收斂到合理范圍內(nèi)，同時，模型的輸出結(jié)果能夠被專業(yè)人員有效審核和必要時進行人工干預(yù)，以保證最終決策的準確持續(xù)改進其建議，同時專業(yè)投顧人員可以審核和必要時調(diào)整模型的建議，最終幫助用戶做出可真實性真實性量避免虛假信息和幻覺。這要求模型具備足夠可靠的通用常識和邏輯能力，在生成時盡量不出息的安全，這是大模型在行業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)保障。這需要結(jié)合系統(tǒng)安全、算法安全、數(shù)據(jù)安全，針對大模型在應(yīng)用過程中潛在的安全風險與挑戰(zhàn)，采用更有針對性的安全措施進行安全保障與使用、或者在模型輸出結(jié)果中不當泄露患者隱私，模型的管理也應(yīng)該設(shè)立嚴格的權(quán)限體系。同時，還需要防范可能針對醫(yī)療大模型系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊與滲透，確保系統(tǒng)和模型本身的安全性和來源：中國信息通信研究院，螞蟻集團大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第二章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用挑戰(zhàn)面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用挑戰(zhàn)09大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第二章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用挑戰(zhàn)可信應(yīng)用亟需高標準嚴要求 不足且難以驗證，大模型的內(nèi)置知識是以隱式的方式存儲在模型的海量參數(shù)中，內(nèi)部推理過程是個“黑大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第二章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用挑戰(zhàn)我我生命周期中各個環(huán)節(jié)都面臨著新的風險與挑戰(zhàn)，需要制被攻擊系統(tǒng)執(zhí)行任意命令或加載惡意軟件）等。該漏洞的影響范圍廣泛，涉及OpenAI、Hugging-face、Stripe等多家企業(yè)，導(dǎo)致用戶身份安全憑證被竊取，并由此可能導(dǎo)致模型被濫用或者敏感數(shù)據(jù)泄露。值得進一步注意的是，伴隨大模型智能體的廣泛應(yīng)用，它們往往會被賦予更高的權(quán)限來訪問敏感的大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第二章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用挑戰(zhàn)產(chǎn)業(yè)界體系化方案仍然缺乏大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架知識庫知識知識庫知識通識通用數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)代頁代頁網(wǎng)書籍文獻新聞媒體碼等書籍論公共數(shù)書籍論公共數(shù)領(lǐng)域據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集專業(yè)文等服務(wù)業(yè)數(shù)過程服務(wù)業(yè)數(shù)過程數(shù)據(jù)工作流數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)工作流數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院，螞蟻集團二是通過豐富、完整的專業(yè)知識增強大模型的專業(yè)能力，一般需要通過知識工程抽取的領(lǐng)域?qū)I(yè)知大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架此外，在系統(tǒng)上線應(yīng)用前，還需要通過全面、充分的評測來驗證大模型系統(tǒng)已經(jīng)達到預(yù)期目標。最（二）大模型在專業(yè)領(lǐng)域可信應(yīng)用的技術(shù)實現(xiàn)領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)通識通用數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)（1）數(shù)據(jù)分類介紹詞元②),內(nèi)容范圍廣泛，覆蓋多種主題和領(lǐng)域。數(shù)據(jù)來源一般包括網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、書籍文獻、新聞數(shù)據(jù)、百大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架一般經(jīng)過標注并開放出來供研究和開發(fā)使一般經(jīng)過標注并開放出來供研究和開發(fā)使等，例如金融領(lǐng)域的上市公司財報、公司性高、更新頻率穩(wěn)定，例如國家統(tǒng)計局網(wǎng)?領(lǐng)域的專業(yè)書籍、文獻、論文等，例如BookCorpus免費書籍、已發(fā)表學術(shù)期刊操作步驟、行業(yè)或領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問題的分操作步驟、行業(yè)或領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問題的分的產(chǎn)品文檔、技術(shù)文檔、研究實驗數(shù)據(jù)、開發(fā)者為了更好地訓練大模型在特定領(lǐng)域的專業(yè)指令遵循能力，而專門構(gòu)建的經(jīng)過標注的高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)集等，實踐中宜同時包含正負樣例的指令數(shù)據(jù)，可以使模型服務(wù)過程中記錄下的數(shù)據(jù)，如服務(wù)過程中客服與客戶的對話數(shù)據(jù)、醫(yī)療診療過程中醫(yī)生與患者對話數(shù)據(jù)、客戶對產(chǎn)品服務(wù)的評價和反饋數(shù)據(jù)、服務(wù)過程中的客戶行為中國國家數(shù)據(jù)，/醫(yī)療領(lǐng)域開源數(shù)據(jù)集匯總鏈接，/onejun大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量提升方法多的數(shù)據(jù)樣本⑥。此外，也可通過開發(fā)專門的大模型⑦來合成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但應(yīng)用過程中需要注意解決合/news/data-quality-may-be-all-you-need//blog/nemotron-4-synthetic-data-generation-llm-training/大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架尊重生命保護隱私...尊重生命保護隱私...穩(wěn)健...網(wǎng)頁代碼等網(wǎng)頁代碼等新聞媒體新聞媒體領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)公共數(shù)公共數(shù)領(lǐng)域據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集文等書籍論文等書籍論專業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)過程業(yè)數(shù)過程業(yè)數(shù)企據(jù)等工作流數(shù)據(jù)服務(wù)企據(jù)等工作流數(shù)據(jù)大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架（1）知識工程取引擎OneKE⑧,基于大模型實現(xiàn)了中英文雙語、多領(lǐng)域多任務(wù)的泛化知識抽取能力，并提供了完知識圖譜構(gòu)建是指將抽取的知識元素組織成結(jié)構(gòu)化的知識圖譜,主要包括：實體鏈接，即將抽取的實體鏈接到知識庫中的實體；知識融合，即將從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取的知識進行去重、去噪、補全等處理，融合形成統(tǒng)一的知識圖譜；圖譜存儲，即將構(gòu)建的知識圖譜持久化存儲，支持高效查詢和推理等。目前，也可結(jié)合大模型來增強知識圖譜，包括幫助圖譜進行命名實體識別與鏈接、知識庫補全、豐富圖（2）專業(yè)知識注入些數(shù)據(jù)繼續(xù)訓練原有的通用大模型，從而提升模型的領(lǐng)域?qū)I(yè)能力。例如，金融領(lǐng)域彭博社混合了其專/大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架（3）價值對齊專家反饋強化學習，把大模型應(yīng)用到專業(yè)領(lǐng)域時，領(lǐng)域?qū)＜业母哔|(zhì)量經(jīng)驗和知識反饋尤為重要，可以利用專家提供的反饋數(shù)據(jù)來構(gòu)建獎勵模型，并通過強化學習優(yōu)化大模型的行為。此外，由于收集專家的反饋成本較高，也可以利用AI生成的反饋數(shù)據(jù)來訓練大模型，即AI反饋強化學習（Reinforcement和標注的成本，且AI生成的反饋數(shù)據(jù)具有更高的一致性和可重復(fù)性，一定程度也可減少人類主觀偏見帶?,直接從人類反饋中得出的偏好數(shù)據(jù)來計行為和決策進一步進行對齊約束，即專業(yè)價值對齊。例如，金融領(lǐng)域價值觀一般包括“誠信、專業(yè)、穩(wěn)OpenAI,Weak-to-stronggeneralization,/index/weak-to-strong-generalization//abs/2305.18290.20大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架領(lǐng)域知識圖譜領(lǐng)域知識圖譜濃量化工具決策模型 ●●大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架（1）檢索增強生成相結(jié)合的技術(shù)，其核心思想是通過檢索與當前輸入請求相關(guān)的外部知識,包括領(lǐng)域知識圖譜、網(wǎng)絡(luò)搜索引擎、企業(yè)和個人知識庫等，并將其作為額外的上下文信息引入到模型生成過程中,從而可以提升其內(nèi)容生用外部知識源時需能夠?qū)⒆匀徽Z言轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化查詢語言，例如Nl2SQL、Nl2Cypher、Nl2GraphQL2122大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架（2）工具學習會如何正確調(diào)用和使用外部工具，包括API調(diào)用、參數(shù)賦值等，并根據(jù)這些工具通過訓練大模型學會如何使用領(lǐng)域的專業(yè)工具庫或者垂直專業(yè)模型，可以實現(xiàn)大模型+專業(yè)工具/模（3）圍欄工具23大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架知識庫......（1）智能體范式拓展大模型可信應(yīng)用范圍ZhixuanChu,YanWang,FengLanguageModelsintoAutonomousExpertswithHuman-LevelCompetencie24大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架息或協(xié)同完成任務(wù)。任務(wù)執(zhí)行完成后，智能體會對任務(wù)執(zhí)行結(jié)果進行評估，這包括檢查任務(wù)是否成功完（2）智能體通過人機交互進一步確保決策質(zhì)量和安全25大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架我優(yōu)化和可信應(yīng)用水平提升，可以減少人工干預(yù)和交互。自我優(yōu)化減少了對人工的依賴，降低了維護成（3）多智能體協(xié)同進一步提升推理可信程度26大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架行緩解。可以依托安全平行切面技術(shù)?,通過原生安全范式引導(dǎo)并建設(shè)大模型專業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)底座安全保運用智能體切點植入技術(shù)，提升基于身份的訪問控制、工具調(diào)用，Prompt會話交互等數(shù)據(jù)內(nèi)視能安全平行切面白皮書，/aspect_oriented_security_white_paper.pdf27大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架際操作者，避免攻擊者通過智能體代理進行惡意操作后身份無法識別的窘境。隨著大模型應(yīng)用的功能增模型專業(yè)應(yīng)用關(guān)鍵鏈路上設(shè)計和布置訪問控制點，比如在大模型輸入、或者智能體交互的時候設(shè)置檢測點，識別類似Prompt注入攻擊的安全風險e，同時也可以在大模型輸出的時候設(shè)置檢測點，保障敏感數(shù)LangChain注入攻擊漏洞./vuln/detail/CVE-2023-36258.28大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架深和展化深和展拓景數(shù)拓景數(shù)場案和據(jù)場案和據(jù)化饋反評例估和驗化饋反評例估和驗集優(yōu)證集優(yōu)證域數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)領(lǐng)模型和領(lǐng)模29大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架適的評估指標和構(gòu)建高質(zhì)量的評測數(shù)據(jù)集，要全面評估大模型的性能，需大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第三章｜面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的大模型可信應(yīng)用框架Capabilities:Metric,Data,andAlgorithm,/abs/2403.16446.大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型一是金融投資市場信息量大、更新快，應(yīng)用過程中大模型需要能夠快速理解和處理這些實時數(shù)據(jù)，同時又因存在較多的沖突和噪聲，需要大模型并在解決信息沖突和過濾噪聲后，提取出有價值的信息并二是用戶投資決策是在信息不對稱情況下做出，大模型在給出投資建議時，需能夠根據(jù)客戶需要詳細解釋推導(dǎo)過程以及所依賴的信息來源依據(jù)等，并確保符合金融領(lǐng)域的合規(guī)性和適當性等要求，幫助用三是數(shù)據(jù)安全與隱私保護，智能投顧場景中可能會需要收集和處理大量敏感的個人和財務(wù)數(shù)據(jù)（例如在對客戶風險偏好進行分析時），大模型在處理相關(guān)敏感數(shù)據(jù)時必須確保數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型2.實踐方案金融知識挖掘金融知識挖掘資產(chǎn)/市場/行業(yè)分析新聞/政策/事件解讀公告/研報/財報解讀財經(jīng)稿/分析報告撰寫研報庫財報庫金融信息公告咨詢螞蟻智庫通用常識表達指導(dǎo)Reviewing解讀思路信息收集表達要求基金分析基金經(jīng)理Planning信息收集指導(dǎo)<Expressing知識框架選取框架主體研報庫財報庫金融信息公告咨詢螞蟻智庫通用常識表達指導(dǎo)Reviewing解讀思路信息收集表達要求基金分析基金經(jīng)理Planning信息收集指導(dǎo)<Expressing知識框架選取框架主體報告解讀標的分析信息查詢Level2構(gòu)建高質(zhì)量的動態(tài)金融專業(yè)知識庫。首先構(gòu)建高質(zhì)量的動態(tài)金融專業(yè)知識庫。首先該系統(tǒng)整新聞資訊、行情數(shù)據(jù)等，目前已形成了包括研報庫、投報庫、金融信息、公告資訊等多個知識庫，同時通過多種知識挖掘鏈路來過濾沖突信息和數(shù)據(jù)噪聲，提取到實時金融市場知識并動態(tài)更新到金融知識庫中。其次，還邀請金融專家對金融領(lǐng)域中典型任務(wù)整理出問題分析專家論，沉淀多類典型定性分析場景和多個細分專家框架，用于后續(xù)問題拆解、知識運用、推理核大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型應(yīng)用多種方法增強模型專業(yè)性，并利用金融知識庫和專業(yè)金融工具庫，提升模型生成內(nèi)容應(yīng)用多種方法增強模型專業(yè)性，并利用金融知識庫和專業(yè)金融工具庫，提升模型生成內(nèi)容庫并采用直接偏好優(yōu)化算法等,優(yōu)化大模型的金融專業(yè)能力。在此基礎(chǔ)上，通過檢索增強生成融領(lǐng)域業(yè)務(wù)指標的要求。同時，打通與企業(yè)目前已沉淀出的現(xiàn)有多個專業(yè)金融接口工具，包括創(chuàng)新金融專家多智能體協(xié)同框架，實現(xiàn)投資研究分析過程的透明可控。創(chuàng)新金融專家多智能體協(xié)同框架，實現(xiàn)投資研究分析過程的透明可控。通過仿金融專家的工作流程，將復(fù)雜的問題抽象為計劃（Planning）、執(zhí)行（ing）和評價（Reviewing）四個環(huán)節(jié)，并構(gòu)建出相應(yīng)的金融推出專業(yè)金融領(lǐng)域任務(wù)測評集，對大模型在金融領(lǐng)域的可信應(yīng)推出專業(yè)金融領(lǐng)域任務(wù)測評集，對大模型在金融領(lǐng)域的可信應(yīng)數(shù)據(jù)來源：FIN-EVA公開數(shù)據(jù)，/alipay/?nancial_evaluation_dataset大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型3.應(yīng)用成效期以上的LPR進行了自2019年LPR改革以來的最大幅度調(diào)整，從期以上的LPR進行了自2019年LPR改革以來的最大幅度調(diào)整，從市產(chǎn)生積極的影響。主要原因在于LPR的下調(diào)有助于降低實體經(jīng)濟及的貸款利率下調(diào)空間，旨在刺激消費和購房，同時考慮到CPI和這次LPR的調(diào)整策略不僅反映了對當前經(jīng)濟形勢的積極應(yīng)對，也是決心。這種非對稱的降息方式，被視為歷史上“最不對稱”的降和樓市，推動經(jīng)濟回穩(wěn)向上。這次大幅度的LPR下調(diào)打破了LPR與期以上LPR的調(diào)整，將對股市帶來積極影響，支持長久期資產(chǎn)的價大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型理、智能就醫(yī)（導(dǎo)診/問診）、藥物研發(fā)、醫(yī)學科研等。在當前國家高度重視“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”背景一是就醫(yī)相關(guān)的信息完備度與準確性要求極高。模型必須達到專業(yè)標準，并且有詢證邏輯，做到來源可信，需要掌握大量的專業(yè)醫(yī)療知識。二是醫(yī)療不同場景下需要為患者提供差異化服務(wù)。在了解用戶意圖后，大模型除了進行正確分診、掛號就醫(yī)外，還需按照醫(yī)生專業(yè)口吻給出建議，并兼顧到病人情緒提供病人安撫服務(wù)。三是需在遵守相關(guān)的醫(yī)療法規(guī)和標準同時不影響模型性能效果。例如，醫(yī)療數(shù)據(jù)的2.實踐方案大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型構(gòu)建高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，涵蓋領(lǐng)域知識圖譜、知識庫構(gòu)建高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，涵蓋領(lǐng)域知識圖譜、知識庫南、藥品藥械說明書等，通過高效數(shù)據(jù)抽取搭建檢、醫(yī)生、醫(yī)院等關(guān)鍵醫(yī)療信息，并結(jié)合內(nèi)外部專家撰寫、與醫(yī)院打通等多種方式，構(gòu)建出有專家背書的醫(yī)療知識庫。同時，還實現(xiàn)了醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)全網(wǎng)搜索，相關(guān)網(wǎng)站來源均有認證，保以及對大模型針對性調(diào)優(yōu)以增強模型選擇正確性語料的能力，構(gòu)造出真實可控的大模型回答生作流程作為基礎(chǔ)，保障診斷推理邏輯過程的專業(yè)、可控，同時結(jié)合診斷交互過程可依據(jù)經(jīng)驗不斷動態(tài)調(diào)整的特性，做到與具體診斷任務(wù)的靈活適配。推理過程中可將知識圖譜與思維鏈相結(jié)合，并基于用戶檢查報告中的異常指標和癥狀（可通過多模態(tài)識別進行分析），進行可控的疾推出?？漆t(yī)療人工智能評測數(shù)據(jù)集，對大模推出專科醫(yī)療人工智能評測數(shù)據(jù)集，對大模RJUA-AQ是模型研發(fā)方與醫(yī)院合作創(chuàng)建了?？漆t(yī)療人工智能數(shù)據(jù)集?,并為保障數(shù)據(jù)集的專業(yè)和權(quán)威性，做了以下設(shè)計與考量：數(shù)據(jù)集包括單輪臨床問答、多輪診斷對話以及臨床診斷推理三方面，其中單輪臨床問答的數(shù)據(jù)來源于臨床專家根據(jù)咨詢經(jīng)驗編寫的虛擬案例，使得數(shù)據(jù)集更加逼真，并確保數(shù)據(jù)隱私；多輪診斷對話的問題涵蓋泌尿?qū)W的多個方面，占所有泌尿疾病的大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型3.應(yīng)用成效目前該智能就醫(yī)助理已在浙江全省92家醫(yī)院使用，服務(wù)點擊可達1.3萬/日，具體健康問答應(yīng)用示例后續(xù)，就醫(yī)助理將繼續(xù)在病歷生成、輔助診斷等方面進行應(yīng)用拓展，以進一步提高診斷效率與質(zhì)大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型40大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型2.實踐方案模1模型0420型模3模1模型0420型模3業(yè)務(wù)引擎模型....傳出智能API多模態(tài)識別引擎權(quán)責....●●城運分派執(zhí)法錄入群眾上報天眼巡查建議建議建議信息信息信息視頻信息城市多源事件數(shù)據(jù)知識結(jié)果反饋，持續(xù)進化領(lǐng)域知識進化中心模型0大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型多模態(tài)多源城市治理信息的采集與融合。多模態(tài)多源城市治理信息的采集與融合。城市各類事件成因復(fù)雜、涉及面廣，且事件演變路徑不清晰，需要全方位、深入理解事件信息。通過接入12345便民熱線、市民小程序隨手拍、城運中心派單、基層執(zhí)法人員錄入、城市天眼巡查等眾多信息渠道，實現(xiàn)城市治理事件各類信息（文本、語音、圖像及視頻）的數(shù)據(jù)采集和匯總。基于這些多模態(tài)多源數(shù)據(jù)，一方面可以通過訓練調(diào)優(yōu)提升了大模型在復(fù)雜城市事件治理的專業(yè)能力，另一方面可以在推理過程中為大模型提供更為及時的數(shù)據(jù)，以支撐其在各類復(fù)雜城市治理事件的及時發(fā)現(xiàn)、準確判定及精準認知計算認知計算隨手拍城運分派執(zhí)法錄入群眾上報天眼巡查文本信息語言信息信息視頻信息大模型大模型數(shù)學能力邏輯推理能力語言理解能力代碼能力多模態(tài)能力行業(yè)模型4142大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告ac第四章｜大模型可信應(yīng)用框架助力千行百業(yè)智能化轉(zhuǎn)型跨領(lǐng)域知識庫構(gòu)建及業(yè)務(wù)協(xié)同處置建模。跨領(lǐng)域知識庫構(gòu)建及業(yè)務(wù)協(xié)同處置建模。城市治理涉及的業(yè)務(wù)領(lǐng)域及關(guān)鍵主體眾多，涵蓋市場監(jiān)管、綜合執(zhí)法及環(huán)保等領(lǐng)域，各業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識專業(yè)度高、業(yè)務(wù)復(fù)雜性高。通過收集相關(guān)領(lǐng)域的法律法規(guī)、處置規(guī)范、優(yōu)秀歷史案例等構(gòu)建出高質(zhì)量的城市治理數(shù)據(jù)集，并進行知識抽取形成全面準確的行業(yè)知識庫，搭建出城市治理各領(lǐng)域知識模型。應(yīng)用中，依托大模型的語義理解能力，精準匹配各類事件權(quán)責知識和流轉(zhuǎn)知識，實現(xiàn)對復(fù)雜城市治理事件的深度理解、智有效減少重復(fù)派單現(xiàn)象的發(fā)生。此外，大模型會基于事件分派的執(zhí)行情況和反饋信息，持續(xù)學..................大模型行業(yè)可信應(yīng)用框架研究報告