AI报告平台

这是一篇关于AI报告平台的思维导图，主要内容包括：技术层面需要突破的层面，研发建设的意义。介绍详细，描述全面，希望对感兴趣的小伙伴有所帮助！

AI报告平台

• 研发建设的意义
  • 在实际工作中更紧密落实国家测评标准化，提升合规性管理
    • 依据测评指南，对应章节、场景，调用、提示、加载相应的标准、法条等依据
  • 通过系统化，实现标准化；
    • 通过系统流程，控制执行流程的完整性合理性
  • 利用AI技术，提升交付效能
  • 通过集约、简约，实现流程可控、质量可控
  • 成熟后可以工具的角度投入市场，甚至和主管部门合作，作为管理层平台或机构工具平台
• 技术层面需要突破的层面
  • 解决私域AI模型部署和训练问题
    • 初期采取开源基础架构，走自主自研路线
      • 广泛测试开源AI文字模型、逻辑模型，考虑多模型方式组合工作，专项专用，有效结合
    • 优化算力、效率、文本大模型的学习、改造
    • 按测评类型分库，分知识域、分场景，小颗粒训练测试，再模块化封装，从设计初始采取模块化思维；
      • 建立标准库、指南库、知识库、案例库（经验库）
      • 梳理各测评业务的流程，采用工作流引擎+AI模块+专项UI的方式分类展现
      • 建立场景描述库，从初期人为大量干预过程中，收集、采集规范文本话术，后期有机输出；
  • 设计科学合理的迭代式报告AI审核（生成）流程
    • 组织集合各测评类负责人参与流程设计、模型纠偏
    • 优化系统与实际业务及管理要求的匹配性