天夏大模型产品系统

一、 立项原因

从技术发展趋势来看，传统机器学习模型存在任务适配能力弱、泛化性差的短板，需为单一任务单独训练，而大模型凭借海量数据预训练与涌现能力，可实现“一模型多任务”的高效赋能；从产业升级需求出发，各行业数字化转型进入深水区，海量非结构化数据（文本、图像、语音）亟待挖掘价值，人工处理效率低、成本高，大模型成为释放数据价值的核心引擎；从技术自主可控层面考量，国内企业需摆脱对海外大模型的依赖，构建自主的模型、算力、数据体系，保障业务安全与合规性。

二、 主要解决的核心问题

1. 传统AI的碎片化痛点：解决小模型“任务孤岛”问题，避免重复造轮子，降低企业AI应用的研发成本与周期。
​
2. 非结构化数据利用难题：攻克文本、图像、视频等非结构化数据的语义理解与价值挖掘难关，实现数据到决策的转化。
​
3. 行业知识的规模化落地：解决行业知识难以结构化、标准化的问题，通过大模型微调与知识注入，让AI真正适配行业业务逻辑。
​
4. 人机交互的自然化升级：打破传统指令式交互的局限，实现自然语言对话式交互，降低AI技术的使用门槛，让非技术人员也能高效调用AI能力。

三、 行业场景与业务背景

1. 金融行业
业务背景：面临海量客户咨询、风控数据繁杂、投研报告撰写效率低等痛点。
应用场景：智能客服（7×24小时解答客户问题）、风险预警（实时分析信贷数据识别欺诈风险）、投研助手（自动整合行业资讯生成分析报告）。
​
2. 制造行业
业务背景：生产线故障排查慢、设备运维成本高、生产参数优化依赖人工经验。
应用场景：设备故障诊断（通过传感器数据与图像识别预判故障）、生产工艺优化（基于历史数据调优参数提升良品率）、智能质检（替代人工完成产品外观缺陷检测）。
​
3. 政务行业
业务背景：政务咨询量大、公文处理流程繁琐、政策解读效率低。
应用场景：政务智能问答（解答企业与群众的办事咨询）、公文自动生成与校对、政策精准推送（根据企业属性推送适配政策）。
​
4. 医疗行业
业务背景：病历书写耗时、医学影像诊断依赖专家经验、新药研发周期长成本高。
应用场景：电子病历自动生成（根据诊疗记录整理规范病历）、医学影像辅助诊断（识别CT/MRI影像中的病灶）、药物研发（模拟分子结构加速先导化合物筛选）。

AI大模型核心是通用智能中枢，以海量数据预训练+微调为基础，具备语言、推理、多模态、工具调用等能力，可快速适配多场景。下面按核心能力、进阶能力、行业适配能力分层说明：

一、核心基础能力（必选）

1. 自然语言理解（NLU）：精准解析语义、情感、意图，支持实体识别、关键词提取、文本分类、歧义消除，适配客服、舆情分析等场景。
​
2. 自然语言生成（NLG）：生成流畅文本，覆盖文案、报告、代码、会议纪要等，可模仿文风，适配内容创作、自动办公等场景。
​
3. 跨语种处理：支持多语言互译、术语对齐、文化适配，降低跨区域协作成本。
​
4. 上下文与逻辑推理：理解多轮对话历史，完成数学计算、因果推导、复杂问题拆解，适配咨询、决策辅助等场景 。

二、进阶扩展能力（可选）

1. 多模态融合：文本/图像/语音/视频互通，支持文生图、图生文、语音转写与合成，适配智能创作、内容审核等场景。
​
2. 代码能力：自然语言生成代码、调试纠错、文档生成、重构优化，适配全栈开发、运维自动化。
​
3. 知识增强（RAG）：对接私有知识库，精准检索与生成，适配企业问答、合规咨询、内部培训。
​
4. 工具调用与Agent：自主调用搜索、数据库、API等工具，完成数据查询、流程自动化、智能决策。
​
5. 模型适配与部署：支持微调、轻量化、私有化部署，平衡性能与成本，保障数据安全可控。

三、行业场景化能力（落地核心）

- 金融：智能风控、投研报告生成、智能客服，提升决策效率与合规性。
​
- 制造：设备故障诊断、工艺参数优化、质检自动化，降本增效。
​
- 医疗：病历生成、影像辅助诊断、药物研发加速，提升诊疗与研发效率。
​
- 政务：政策解读、公文生成、政务问答，优化民生服务与办公效率。
​
- 教育：智能答疑、个性化辅导、教学内容生成，辅助因材施教。

1. 需求与方案规划
对接业务侧拆解需求，明确模型定位（通用/行业/场景）、核心指标（精度、推理时延、算力成本），输出技术方案书，包含数据范围、模型选型、部署架构、风险预案。
​
2. 数据工程全流程
主导数据采集（公开数据集+行业私有数据）、清洗去噪、标注质检、脱敏处理，构建高质量预训练/微调数据集；设计数据增强策略（文本改写、图像裁剪、多模态交叉扩充），提升数据多样性。
​
3. 模型开发与调优
基于开源底座（如LLaMA、GLM）或自研架构进行二次开发，完成预训练/微调/对齐全流程；针对行业场景优化模型参数（如调整上下文窗口、优化注意力机制），通过 ablation实验验证效果；解决训练过程中的loss波动、过拟合、算力瓶颈等问题。
​
4. 模型评估与验收
搭建多维度评估体系，涵盖通用能力（语言理解、推理）、行业能力（专业知识问答、任务执行）、工程指标（推理速度、资源占用）；输出评估报告，根据验收标准迭代优化模型。
​
5. 部署与运维落地
负责模型轻量化（量化、剪枝、蒸馏），适配不同部署环境（公有云/私有云/边缘端）；搭建推理服务与监控平台，实时跟踪模型性能、故障率，提供迭代升级方案。

二、 关键技术线划分

表格

技术线 核心工作内容 关键技术栈
数据技术线 数据采集/清洗/标注/增强/治理 Python、Spark、LabelStudio、数据脱敏工具、多模态数据处理框架
模型技术线 架构设计/预训练/微调/对齐/优化 PyTorch/TensorFlow、Hugging Face、LoRA/Q-LoRA微调、RLHF对齐、MoE架构
工程技术线 训练集群搭建/推理优化/部署运维 昇腾/英伟达算力平台、Kubernetes、Docker、TensorRT、vLLM推理框架
应用技术线 模型对接业务系统/功能开发 FastAPI/Flask、知识库检索（RAG）、Agent工具调用、前后端交互接口

三、 项目实现亮点设计

1. 高效训练：低成本高性能兼顾
采用混合精度训练+梯度累积+分布式并行策略（数据并行/张量并行/流水线并行），在有限算力下提升训练效率；针对行业小样本场景，使用低秩适配（LoRA） 技术，无需全量微调，大幅降低显存占用与训练时间。
​
2. 行业适配：知识增强精准赋能
构建行业知识图谱+RAG检索增强架构，将模型与私有知识库实时对接，解决大模型“幻觉”问题，确保输出内容的专业性与准确性；支持增量微调，无需重新训练，快速融入最新行业知识。
​
3. 工程化落地：轻量化+高可用
通过模型量化（INT4/INT8）+剪枝实现轻量化，推理时延降低50%以上，可部署于普通服务器甚至边缘设备；搭建弹性伸缩推理服务，根据并发量动态调整算力资源，平衡服务稳定性与成本。
​
4. 多模态融合：跨介质能力突破
集成文本、图像、语音多模态处理能力，支持“文生图、图生文、语音交互”等跨模态任务，打破单一模态局限，适配更多复杂行业场景（如医疗影像诊断、工业质检）。