服務內(nèi)容全部包含: 數(shù)據(jù)治理與知識庫構建 數(shù)據(jù)采集與清洗 內(nèi)部數(shù)據(jù)抽?。ㄈ鐦I(yè)務日志、用戶對話、產(chǎn)品文檔），外部數(shù)據(jù)補充（行業(yè)報告、專利文獻）5。 數(shù)據(jù)清洗：去重（SimHash算法）、脫敏（正則表達式匹配敏感信息）、術語標準化（如統(tǒng)一行業(yè)術語）56。 知識庫結構化：構建知識圖譜（Neo4j定義實體關系）、向量化存儲（通過嵌入模型存入Milvus/FAISS）15。 數(shù)據(jù)集劃分與增強 按比例劃分訓練集、驗證集、測試集 服務優(yōu)勢: 高效開發(fā)與快速部署 縮短訓練周期 微調(diào)基于預訓練模型，僅需少量標注數(shù)據(jù)即可完成適配，例如語音識別領域可針對特定方言在數(shù)小時內(nèi)完成定制1，相比傳統(tǒng)方法的數(shù)周周期，效率提升顯著。 自動化流程加速落地 通過工作流編排技術（如多步驟任務拆分與自動化調(diào)度），智能體可快速集成業(yè)務邏輯，例如金融合同審查、醫(yī)療報告生成等任務的自動化處理。 本工作室具有充足的算力資源支持。 服務前需客戶提供的信息: 原始業(yè)務數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)內(nèi)容：客戶需提供與業(yè)務場景相關的原始數(shù)據(jù) 模型微調(diào)需求，任務類型與目標 明確智能體核心功能（如“自動生成理賠報告”“多輪對話客服”） 智能體部署需求（業(yè)務場景細節(jié)） 合規(guī)與安全信息 參考案例與迭代支持 成功案例對標：提供類似行業(yè)案例（如“保險理賠反欺詐”“制造設備維護”）以優(yōu)化方案設計 反饋機制：需建立日志監(jiān)控（如Prometheus跟蹤API錯誤率）和主動學習流程