立项原因：针对移动通信行业技术迭代快、专业问题复杂，传统多选题批改依赖人工导致效率低、成本高，技术人员故障排查时知识检索精准度不足，新员工培训考核缺乏智能化工具的核心痛点，旨在通过 AI 技术实现多选题自动解答、专业知识精准匹配，破解行业智能化转型中的知识转化与高效应用难题。行业场景：响应党的二十届三中全会将人工智能作为战略性产业的部署，立足通信网络作为现代核心基础设施的定位，依托行业专家知识文本与带标注多选题数据，适配企业内部培训考核、技术人员日常知识问答、行业资格认证模拟测试三大核心场景，加速 AI 技术向通信行业生产力转化。
核心功能模块包括数据处理模块、知识检索模块、模型训练模块、预测与评估模块、支撑功能模块。主要功能描述：数据处理模块支持 Excel/CSV 与 JSONL 格式自动转换，完成数据清洗、无效样本过滤及按题型比例拆分训练 / 验证集；知识检索模块实现知识库标准化处理、高维向量生成与 FAISS 索引构建，精准匹配 “问题 + 选项” 对应的 top-k 条专家知识；模型训练模块支持 BERT、RoBERTa 等多预训练模型微调，兼容增量训练与最优模型自动保存；预测与评估模块输出单模型及集成模型的预测结果，提供总准确率、分题型准确率等多维度评估指标；支撑功能模块通过日志记录、缓存机制、设备适配保障系统稳定高效运行，适配不同硬件环境与二次部署需求。
技术栈包括 Python、Torch、FAISS、Transformers、SentenceTransformer，架构采用 “数据预处理 - 知识匹配检索 - 模型层 - 评估层” 四阶段递进架构。实现亮点：融合多预训练模型优势，结合知识增强技术让预测有专业知识支撑，集成学习策略提升预测稳定性，工程化设计适配企业实际部署需求；实现难点：攻克通信专业术语精准理解与语义匹配难题，适配多选题多正确选项的预测逻辑，解决大规模知识库的高效检索与缓存优化问题，平衡模型准确率与运行效率。
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