一、大模型+RAG技術(shù)：解決招采痛點(diǎn)

    關(guān)于招采知識沉淀服務(wù)的難題，我們可以從以下兩方面來看：

    1、知識來源分散，包含法律法規(guī)、行業(yè)規(guī)范、采購制度、文件模板、操作指引等各類內(nèi)容，如何完整且方便地進(jìn)行知識采集與沉淀是一個難題。

    2、對于前端用戶，總希望在業(yè)務(wù)過程中及時、準(zhǔn)確地獲取知識服務(wù)。對內(nèi)，員工需頻繁查詢政策解讀、文件制度；對外，投標(biāo)方咨詢量大且重復(fù)率高，傳統(tǒng)客服難以高效響應(yīng)。

    對此，信源通過RAG技術(shù)的“檢索+生成”雙引擎驅(qū)動，將DeepSeek大模型與招采領(lǐng)域深度融合，構(gòu)建“RAG知識庫”“智能問答客服”等知識服務(wù)智能體，助力招標(biāo)采購從“人工處理”向“智能驅(qū)動”轉(zhuǎn)型，提升工作效率并挖掘數(shù)據(jù)價值。

    二、對內(nèi)賦能：構(gòu)建招標(biāo)采購知識中樞

    1、向量化歸類存儲，構(gòu)建RAG知識庫

    平臺全面接入DeepSeekR1大模型，運(yùn)用RAG技術(shù)，構(gòu)建法律法規(guī)庫、招標(biāo)文件知識庫、合規(guī)風(fēng)險問題庫等知識庫。例如，在法律法規(guī)庫中，全面梳理《招標(biāo)投標(biāo)法》、《招標(biāo)投標(biāo)法實施條例》、《政府采購法》、《電子招標(biāo)投標(biāo)辦法》等法律法規(guī)，《電子采購交易規(guī)范非招標(biāo)方式》、《系統(tǒng)檢測認(rèn)證管理辦法》等行業(yè)規(guī)范，以及地方政策、企業(yè)采購制度，向量化存儲到知識庫中，為智能問答提供基礎(chǔ)能力。

    2、智能回答問題，提供詳細(xì)講解和信息來源

    借助大語言模型的語言理解、內(nèi)容智能生成及多輪對話等能力，基于行業(yè)知識庫，動態(tài)匹配專業(yè)數(shù)據(jù)，知識庫助手生成精準(zhǔn)而詳細(xì)的合規(guī)解答、文件范本、實務(wù)操作建議，并標(biāo)注引用來源。

    三、對外服務(wù)：打造全天候智能問答客服

    1、智能客服機(jī)器人：投標(biāo)方自助式咨詢

    基于大模型能力，智能客服機(jī)器人具有語義理解、知識圖譜、自然語言處理、深度算法等能力，通過強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)和語言分析能力解答訪客常規(guī)問題，讓問答回復(fù)精確度超90%，既懂你所說，更懂你所想。

    客服機(jī)器人對用戶的問題進(jìn)行自動分類，并從龐大的知識庫中提取相關(guān)信息，給出最佳的解決方案，為用戶解決招投標(biāo)法規(guī)、注冊登錄、項目報名、投標(biāo)文件制作、投標(biāo)流程、操作指引、費(fèi)用發(fā)票、CA辦理等問題，降低人力成本，提升用戶滿意度。

    2、智能客服系統(tǒng)集成人工客服：減少等待時間

    當(dāng)訪客進(jìn)行提問時，先匹配智能客服自動回答，人工客服擁有更多時間去解決疑難問題。當(dāng)智能客服無法回答時才轉(zhuǎn)置人工客服，系統(tǒng)會根據(jù)客服人員的在線狀態(tài)和正在接待訪客數(shù)量，對訪客進(jìn)行平均分流，充分利用資源，減少訪客等待時間，提高回答速度。

    四、信源信息智能問答服務(wù)解決方案亮點(diǎn)

    1、行業(yè)專屬模型

    大模型+小模型+智能體的智慧底座，構(gòu)建招標(biāo)采購領(lǐng)域的語義理解引擎。

    2、數(shù)智化落地案例

    某大型國企使用智能知識庫，構(gòu)建了包含萬條法律條款、1000+文件模板、300+操作指引的企業(yè)級知識庫。

    3、私有化部署

    對于注重數(shù)據(jù)安全的央國企客戶，可私有化部署，保障平臺的信息安全。

    信源智能問答服務(wù)，不僅僅是技術(shù)工具，更是招標(biāo)采購行業(yè)的“智慧大腦”。它讓知識從碎片化走向結(jié)構(gòu)化，讓服務(wù)從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動賦能。未來，我們將持續(xù)深化大模型和RAG技術(shù)應(yīng)用，助力招采行業(yè)實現(xiàn)“合規(guī)、高效、智能”的轉(zhuǎn)型升級。