深圳市应急管理局应急管理垂直领域大模型关键技术研究项目意向公开

采购单位:	深圳市应急管理局
项目名称:	应急管理垂直领域大模型关键技术研究项目
预算金额（元）:	1,**,**.**
采购品目:	公共安全服务
采购需求概况:	一、主要功能和目标：紧扣深圳市智慧应急建设要求，针对现有系统数据整合弱、智能化不足等痛点，选取应急管理典型业务领域，开展城市安全行业垂直大模型关键技术研究，重点选取“科学巡查”、“智能问数”等场景，致力于进一步提升应急管理科技服务水平，形成具备深圳特色的城安大模型“实战”能力。二、采购标的数量：1项三、期限：合同签订之日起至**年**月四、绩效目标：1.应急语料治理关键技术研究：收集应急行业的语料素材（包括法律法规、事故统计、工矿商贸行业巡查检查要点等行业数据等），并进行语料素材数据的清洗加工（清洗包括去噪、去重、处理缺失值、归一化和数据格式化，同时保持数据准确性、一致性、完整性、可扩展性与易用性），输出应急管理行业垂直领域大模型高质量语料集。2.应急管理垂直领域大模型知识库构建关键技术研究：基于应急管理垂直领域大模型应用场景（科学巡查、智能问数），对语料素材进行针对性加工，按照数据类别（法律法规、巡查要点、事故统计等）、应用场景、行业类别等，结合行业专家意见对语料素材进行切片，生成应急行业专业知识库，利用RAG（检索增强生成）技术和NL2SQL（自然语言转数据库结构化查询语言）技术，降低大模型幻觉，使模型具备更准确、更完善的应急管理应答能力。3.基于应急管理垂直领域大模型的“科学巡查”关键技术研究：针对“科学巡查”中巡检对象（企业所属行业、规模大小）、巡检步骤（巡检准备、现场巡检、问题处置、总结反馈）、问题性质（设备隐患、管理缺陷）、风险等级（中高低风险）、法律法规关联度（法律法规符合类、法律法规违反类）、历史巡查问题清单、整改措施、同类事故案例等数据语料内容，结合行业专家意见开展知识向量化、问答对构建、提示工程设计等，并结合大模型内置的注意力机制、基于人工反馈的强化学习、检索增强生成等能力，进行模型最优参数调校，使得“科学巡查”业务模型推理准确率超过**%。同时建立“科学巡查”业务语料流程化、标准化、系统化管理体系，持续丰富“科学巡查”语料内容，赋能应急行业一线业务人员和管理人员，提升应急人员安全巡查巡检效率，输出应急管理“科学巡查”模型算法，及安格员巡查指导智能推送等相关业务应用成果。4.基于应急管理垂直领域大模型的“智能问数”关键技术研究：开展事故统计数据治理及预处理工作，包括数据降维、归一化、格式化等，进一步满足大模型的训练要求；结合行业专家意见，对事故统计数据按照地理区域、时间、等级、行业等开展预处理、问答对构建、提示工程设计等，利用大模型自然语言语句与数据结构化查询SQL匹配规则，采用自然语言问题实体关系识别、查询条件识别、数据检索增强等技术提高模型回答准确率，使得“智能问数”模型准确率超过**%。同时建立“智能问数”业务语料流程化、标准化、系统化管理体系，持续丰富“智能问数”语料内容。应急业务管理人员无需熟记大量的统计字段，通过自然语言能够便捷地查看各地区和时间段的事故统计等信息，输出“智能问数”模型算法，为一线业务管理人员提供便捷、高效的数据查询服务。
联系人:	(略)
联系电话:	(略)
预计采购时间:	**-**
备注:	无

本次公开的采购意向是本单位政府采购工作的初步安排,具体采购项目情况以相关采购公告和采购文件为准