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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-08-19 17:09:19
作者：JIfan
阅读量：210
文章目录
如果你走进过政务大厅，或许见过这样的场景：工作人员在堆积如山的文件中翻找政策条文，市民对着复杂的办事指南一脸茫然，应急指挥时需要紧急调阅却找不到关键资料——这些看似孤立的问题，实则指向同一个核心：政务知识的管理与应用，一直停留在"纸质化思维"的数字时代。
今天分享一个大模型知识库搭建实战案例，达州城市大脑政务服务大模型项目的实践，为破解这一困局提供了新思路。中关村科金得助智能团队用自研领域大模型，将城市智库、政务服务、应急救灾三大领域的知识，转化为可交互、可推理、可生长的"智慧体"。这个过程不仅让市民查政策像聊微信一样简单，更重塑了政务知识从"沉淀"到"应用"的全链条逻辑。
政务知识的特殊性，让其管理难度远超普通企业。达州项目启动前的调研显示，三类痛点尤为突出：
政务文件往往充斥着"审批要件""办结时限"等专业术语，市民想知道"居住证办理需要带什么"，却要在千字政策文中艰难检索。就像一本没有目录的厚重典籍，普通人捧着也读不懂。
政策文件会修订，应急方案会更新，但传统知识库的更新总像"慢半拍"。
政务知识分散在各部门的服务器、文件夹甚至个人电脑里：民政的低保政策、住建的公积金条例、应急的救灾预案……当市民咨询"灾后重建补贴"时，需要同时调用民政与应急的知识，这种"跨库协同"在传统模式下往往难以实现。
州城市大脑政务服务大模型项目的核心突破，在于用大模型技术构建"活的知识体系"。其大模型知识库搭建逻辑可拆解为三个关键步骤，每一步都直指政务知识的特性：
直接把通用大模型搬来处理政务知识，就像让不懂医学的人看CT片——能看懂字面意思，却读不懂专业逻辑。中关村科金得助智能的解决方案是：用政务和应急救灾领域的海量数据，给大模型做"定向培训"。
他们筛选了近十年的政策文件、应急案例、办事指南，让模型学习政务表述的"潜规则"：比如"应当"在政策语境中往往意味着"必须"，"原则上"则留有灵活空间。更关键的是训练其推理能力——当市民问"异地就医报销比例"时，模型不仅要调出相关政策，还要根据参保类型、就医城市等变量自动计算结果，而不是简单粘贴条文。
政务知识藏在各种格式的"容器"里：PDF版的政策文件、PPT做的应急演练方案、Word写的办事流程……传统OCR技术能识别文字，却读不懂格式背后的逻辑——比如表格里的"申请条件"与"所需材料"是对应关系。
达州项目集成了多模态文档识别能力，相当于给大模型装上"万能阅读器"：它能看懂PDF里的公章位置，理解PPT中的图表含义，甚至能从扫描版的手写笔记中提取关键信息。结合检索增强生成（RAG）技术，模型会像人一样"翻书找答案"——当查询"低保申请流程"时，它会先定位到最新的政策文件，再从中提取出6个步骤，最后用通俗语言解释。
政务知识的管理痛点，很大程度上源于"标签混乱"：同一份《救灾物资管理办法》，有人标"应急"，有人标"物资"，有人标"后勤"，导致检索时频频"漏网"。达州项目用大模型解决了这个问题：
自动生成精准标签：系统会解析文档内容，给《公积金提取指南》自动贴上"住建""高频咨询""个人业务"等标签，甚至能识别出"异地购房提取"这类细分场景。
生成QA问答对：将"办事指南"转化为"问答库"，比如从"居住证办理流程"中自动生成"办理居住证需要带照片吗？""多久能拿到证？"等常见问题及答案。
支持人工微调：工作人员可手动调整标签或补充问答，系统会记住这些修改，让知识管理越来越"懂业务"。
这种智能化管理，让政务人员从"给文件贴标签"的机械劳动中解放出来。
技术的价值，最终要在应用场景中检验。达州的大模型知识库已渗透到政务服务的多个环节，带来的改变远超"高效查询"：
现在达州居民想了解政务知识，不用再去政府网站"大海捞针"——通过政务服务一体机、便民App，用口语化的方式提问即可："我孩子今年上小学，居住证还没办下来能入学吗？"系统会直接给出"可凭居住证受理回执报名"的答案，并附上对应的教育局文件编号。
结合大模型应用的知识库管理系统，实现了文档和基于问答QA的新的管理应用场景，推进政务服务、应急救灾文档的规范化管理。
达州案例的深层价值，在于重新定义了政务大模型知识库搭建的意义——它不该是冰冷的文件集合，而应是能理解、会思考、可生长的"智慧伙伴"。对于正在探索数字化转型的政务部门，有个启示值得关注：
传统知识库总在纠结"如何管好文件"，大模型则关注"如何满足人的需求"。就像达州项目那样，市民需要的不是《医保条例》全文，而是"我的情况能报销多少"的答案。
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