枝江AI数智政务项目第1次澄清修改公告

序号

系统子项

投标人提问

答复内容

1

大语言模型集成与鉴权

1. 是否需要支持模型级权限细分（例如：仅允许部分用户访问 GPT-4）2. 是否对模型响应延迟和并发量的要求3. 是否需要审计日志

1. 支持模型级权限细分：需按用户角色（如管理员、业务岗、普通用户）实现模型级权限管控，权限配置需与政务岗位权责体系匹配。

2. 响应延迟与并发量要求：响应延迟需满足 “单笔请求≤1.5 秒”（非峰值时段），并发量需支持 “同时在线用户≥200 人、每秒请求数≥100 次”，并预留 20% 扩容空间以应对政务高峰期需求。

3. 需强制留存审计日志：日志需包含 “调用用户、调用时间、模型类型、请求参数、返回结果、调用状态” 等信息，留存期限不少于 3 年，满足《数据安全法》《政务数据共享开放管理办法》对操作溯源的要求。

2

小模型管理

小模型的性能监控和自动扩缩容需求

1. 性能监控：需实时监控小模型 “CPU 使用率、内存占用、响应成功率、错误率” 等指标，当指标超出阈值（如错误率＞1%、CPU 使用率＞80%）时，需触发短信 / 邮件告警至系统管理员。

2. 2. 自动扩缩容：支持基于 “并发量、**占用率” 的自动扩缩容，扩缩容响应时间≤5 分钟，需保障扩缩容过程中模型服务不中断。

3

AI 问答语料

1. 语料更新频率和人工审核流程2. 语料的文件类型包括哪些(文档、ppt、音视频)

1. 更新频率与审核流程： - 常规语料（如政务办事指南）每月更新 1 次；紧急语料（如政策新规、临时通知）需在发布后 24 小时内更新。 - 人工审核需经过 “部门初审（业务科室负责人）→合规复审（法务 / 数据安全岗）→系统上线（管理员）” 三级流程，审核记录需留存备查。

2. 语料文件类型：支持 “文档（PDF/Word/Excel）、PPT、音频（MP3/WAV，需配套文字转写稿）、视频（MP4，需配套字幕文件）”。

4

智能识别词库

1. 是否支持词库的多语言扩展2. 词库维护责任方(人工自行更新或系统自动挖掘)

1. 多语言扩展支持：当前项目仅需支持 “中文（简体）+ 英文” 双语扩展，未来如需新增少数民族语言（如藏语、维吾尔语），另行签订补充协议明确开发范围。

2. 维护责任方： - 基础词库（如通用政务术语、敏感词）由招标人（****点击查看）负责人工维护，每季度更新 1 次； - 部门专属词库（如税务、市场监管专业术语）由使用部门提供更新需求，中标方协助录入系统，每月同步 1 次，暂不支持系统自动挖掘。

5

涉敏语料管理

敏感语料的定义范围(例如：涉及国家安全、商业机密或个人隐私)

敏感语料定义范围严格遵循《中华人民**国国家安全法》《个人信息保护法》及政务数据分级分类标准，具体包括：1. 国家安全类：涉及国家秘密、军事机密、外交决策的信息；2. 商业机密类：招标人及下属单位未公开的财务数据、采购底价、**协议；3. 个人隐私类：公民身份证号、手机号、家庭住址、医疗记录、社保公积金明细等可识别个人身份的信息；4. 政务敏感类：未公开的政策草案、信访举报数据、案件调查材料。

6

内容生成约束规则

规则是否支持动态识别

需支持动态识别。

8

语料同步

1. 是否需支持增量抓取与去重2. 目标网站类型及抓取频率

1. 需支持增量抓取与去重

2. 目标网站类型及抓取频率： - 核心网站（人民网、中央部委官网、****点击查看政府网、****点击查看政府网、****点击查看政府网）：每日抓取 1 次（凌晨 2:00-4:00，避开网站访问高峰）； - 行业网站（如**省政务服务网、****点击查看税务局官网）：每周抓取 2 次（周二、周五凌晨）。

9

智能体构建

智能体的交互形式(纯文本 / 多模态)

需支持 “纯文本 + 多模态” 两种交互形式：1. 纯文本：基础交互形式，支持文字输入、关键词联想、历史对话回溯；2. 多模态：支持 “图片上传（如身份证、营业执照识别）、表格导入（如 Excel 数据统计分析）、语音输入（中文语音转文字，识别准确率≥98%）”。

10

智能体欢迎引导

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

11

智能体权限控制

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

12

智能体引用

智能体对外开放方式(API 接口、页面、SDK)

支持三种对外开放方式，中标方需全部实现：1. API 接口：支持与招标人现有政务系统（如办公 OA、政务服务平台）对接，接口文档需符合《政务信息系统接口规范》；

3. 页面嵌入：提供可嵌入的页面，支持自定义样式（如匹配招标人官网色调）；

4. SDK 开发包：提供 Java/Python 语言的 SDK，含完整开发手册及示例代码，支持后期二次开发。

13

智能体调试

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

14

API 调用信息

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

15

意图库

1. 是否支持用户反馈纠正意图2. 意图分类的粒度(粗粒度 细粒度)

1. 需支持用户反馈纠正。

2. 意图分类粒度：采用 “粗粒度 + 细粒度” 双层分类： - 粗粒度：按业务领域划分（如 “社保查询”“企业注册”“投诉建议”）； - 细粒度：按具体需求划分（如 “社保查询” 下细分 “养老保险缴费查询”“医疗保险报销查询”“社保卡挂失”），细粒度分类需覆盖**市政务高频事项（≥100 项）。

16

意图配置

意图冲突的处理策略(例如：多个意图匹配同一语句)

需采用 “优先级 + 模糊匹配” 双重处理策略，具体方案由投标人提供。

17

意图调试

意图触发的方式(关键词 语义)

需支持 “关键词 + 语义” 两种触发方式，且需实现协同触发。

18

文档抽取集成

文档类型 (是否包括图片是否包括非结构化文档是否包括版式分析、表格识别、公式识别、阅读顺序识别能力)

1. 文档类型覆盖： 需支持图片 、支持非结构化文档（如扫描版 PDF、手写笔记照片，需配套 OCR 文字识别，识别准确率≥95%）。

2. 核心能力要求：需全部具备以下能力： 版式分析、 表格识别、公式识别、阅读顺序识别。

19

能力调用集成

无明确疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

序号

系统子项

投标人提问

答复内容

1

光学字符识别（OCR）

1. 如何处理识别后的纠错与校验是否需要人工审核流程2. 对结构化信息 (如发票上的金额、日期) 的提取是否有要求3. 主要应用场景是标准文档 (扫描版 PDF), 还是自然场景图片 (街拍、广告牌)4. 精度要求可接受的错误率是多少5. 语言范围除中文外，是否需要支持少数民族语言或特定小语种

1. 纠错与校验：系统需具备自动纠错、人工审核功能。

2. 结构化信息提取要求：需提取 “关键字段 + 格式保留”。

3. 主要应用场景：以 “标准文档（扫描版 PDF，如政务表单、审批文件）” 为主，“自然场景图片（如街拍、广告牌）” 仅作为辅助场景，占比不超过 10%。

4. 精度要求：标准文档识别准确率≥98%（可接受错误率≤2%），自然场景图片识别准确率≥90%（可接受错误率≤10%），单页文档错误率超过 5% 视为不合格，需重新识别。5. 语言范围：需支持 “中文（简体）”，暂不要求支持少数民族语言及小语种。

2

计算机视觉（CV）

1. 是需要通用的 CV 能力，还是针对特定场景的定制化模型2. 对识别速度 (实时性) 和准确率的优先级如何排序

1. CV 能力类型： 通用 CV 能力（如目标检测、图像分类）作为基础支撑，无需额外定制。

2. 优先级排序：准确率优先于识别速度。

3

知识图谱构建（向量模型）

1. 知识图谱的数据来源是什么结构化数据 (数据库，还是非结构化数据 (文档、网页)2. 构建图谱的规模预期是多少 (实体、关系的数量级)3. 图谱需要覆盖的领域有多专业 (如通用常识 vs. 法律条款 vs. 基因关系)

1. 数据来源：以 “结构化数据” 为主，“非结构化数据（文档、网页）” 为辅。

2. 规模预期：首期构建规模为 “实体数量≥10 万个，关系数量≥30 万条，预留 50% 扩容空间。

3. 领域专业度：覆盖 “通用政务常识（如办事流程）+ **市特色领域（如当地产业政策、园区企业信息）”，暂不涉及高度专业领域（如法律条款、基因关系），若后续需扩展，需另行约定。

4

自然语言处理（NLP）

文本处理的对象是规范的书面语，还是口语化、含有错别字的网络用语是否需要处理方言或特定领域的 “行话”

1. 文本处理对象：以 “规范书面语（如政策文件、办事指南）” 为主，“口语化 / 网络用语（如用户咨询对话）” 为辅，需支持对口语化表达的规范化转换。

2. 方言与行话处理： - 方言：仅支持 “**方言” 的基础理解（如 “搞么子”“克哪里”），其他方言暂不支持； - 行话：需支持**市政务高频领域行话（如 “一窗通办”“最多跑一次”），行话清单由招标人提供，中标方需嵌入 NLP 模型。

5

数据采集技术（RPA）

1. 是否确定目标网站或应用(目标网站或应用的 UI 结构一旦变更，RPA 流程就会失效，需要频繁维护)2. 采集的数据源是内部系统还是外部网站是否需要登录采集的频率和量我是多少

1. 目标网站 / 应用：已确定，具体清单由招标人在中标后 3 个工作日内提供（含**市政务服务网、**市公共**交易网等 15 个核心平台）；针对 UI 结构变更问题，中标方需提供 “RPA 流程监控与快速适配服务”，当 UI 变更时，24 小时内完成流程调整，避免服务中断。

2. 数据源及采集要求： - 类型：内部系统（招标人业务 OA、数据中****点击查看政府公**台）均需覆盖； - 登录：内部系统需支持 “单点登录（SSO）”，外部网站无需登录（仅采集公开信息）； - 频率：内部系统每日采集 1 次，外部网站每周采集 2 次； - 量：单次采集数据量≤10GB，避免占用过多带宽影响系统运行。

6

多模态交互（图片、声音、表格）

1. 交互的具体形式是什么多模态交互的典型用例 (例如，语音问答关于图片内容” 还是 “上传表格并语音命令生成图表”) 请描述 1-2 个最典型的多模态交互用例)2. 对响应速度的要求是多少

1. 交互形式及典型用例： - 用例 1：图片 + 文本交互（用户上传身份证图片，系统识别后生成 “身份证信息确认文本”，用户核对后提交，用于政务办事材料预审）； - 用例 2：表格 + 语音交互（用户上传 Excel 格式的 “月度办事数据” 表格，通过语音指令 “生成近 3 个月办事量趋势图”，系统自动分析数据并生成可视化图表，用于政务工作汇报）。2. 响应速度：多模态交互单次响应时间≤3 秒，其中图片 / 表格处理时间≤2 秒，文本 / 语音生成时间≤1 秒。

序号

系统子项

投标人提问

答复内容

1

智能拟稿场景

1. 拟稿的具体文档类型 (如：通知、请示、工作报告) 及其标准模板范例2. 可接受的内容准确率和规范性标准

1. 文档类型及模板：需支持**市政务常用 6 类文档，标准模板范例由招标人提供： - 通知（如会议通知、工作通知）； - 请示（如经费请示、项目请示）； - 工作报告（如月度总结、年度报告）； - 批复（如对下级单位请示的批复）； - 函（如部门间协调函）； - 新闻稿（如政务活动报道）。

2. 准确率与规范性： - 内容准确率：核心信息（如时间、地点、金额、责任部门）准确率 100%，表述逻辑准确率≥95%； - 规范性：需符合《党政机关公文处理工作条例》及**市《公文格式规范》，格式错误（如字体、行距、页码）不超过 1 处 / 页。

2

智能改稿场景

改稿的重点是侧重于语言文字，还是文章结构与逻辑

需 “语言文字 + 文章结构 + 逻辑” 三者并重，具体优先级：1. 第一优先级：逻辑正确性（如请示理由是否充分、报告数据是否连贯）；2. 第二优先级：文章结构（如通知需包含 “标题、主送机关、正文、落款” 四要素，缺一不可）；3. 第三优先级：语言文字（如错别字修正、用词规范、语句通顺）。

3

智能排版场景

是否由针对不同类型文档的具体排版规范文档或格式要求

有，招标人将在中标后提供不同文档类型的具体要求，例如： - 通知：标题用 22 号黑体，正文用 14 号仿宋 GB2312，行距 28 磅； - 工作报告：标题用 24 号黑体，一级标题用 16 号黑体，二级标题用 14 号楷体，正文用 14 号仿宋 GB2312，行距 30 磅； 中标方需按手册要求开发排版功能，排版结果需 100% 符合规范。

4

智能摘要场景

对摘要的字数、格式 (段落式 / 要点式) 有无具体要求

1. 字数要求：根据文档长度动态调整。例如原文字数≤1000 字，摘要≤200 字；原文字数＞ 1000 字，摘要＞200并且≤500 字。2. 格式要求：需支持 “段落式 + 要点式” 两种格式，供用户自主选择。

5

文件解读场景

这个功能是作为理解辅助工具，还是可以替代人工解读

作为 “理解辅助工具”，不替代人工解读。

6

公文智能检索

需要支持的检索条件(如关键词、文号、日期、发文单位、主题词)

需支持 8 类检索条件，用户可组合使用：1. 关键词检索； 2. 文号检索；3. 日期检索；；4. 发文单位检索；5. 主题词检索；6. 文档类型检索；7. 密级检索（公开、内部、秘密，需权限控制）；8. 附件检索（支持按附件名称、附件类型检索）。

7

智能问答场景

是否需要支持多轮对话是否需要支持答案溯源

1. 多轮对话：需支持多轮对话，且对话上下文保留时间≥24 小时。

2. 答案溯源：需支持答案溯源。

9

后续构建的智能体梳理

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

11

**公务员办公门户集成智能体对接开发

需要门户开发团队提供清晰、稳定的 API 接口，上述系统是否具备对接条件，能否提供接口文档

1. 对接条件：**公务员办公门户已具备对接条件，招标人将协调门户开发团队配合对接；

2. 接口文档：招标人将协调门户开发团队，组织三方（中标方、门户开发团队、招标人）技术对接会，明确对接细节。

12

已有文档库集成对接开发

文档库中是否存在大量无效、重复或敏感数据，需要在同步前处理

1. 数据现状：已有文档库存在少量无效、重复数据，敏感数据已标记；

2. 处理要求：中标方需在同步前完成 “数据清洗”工作。

13

系统部署及联调

需要先明确服务器操作系统、数据库版本、中间件等软硬件环境要求。

服务器操作系统、数据库版本、中间件等软硬件环境不做强制要求，需为主流软硬件环境，满足后期安全性、拓展性、易维护性等。

14

原始数据收集及入库

数据类型数据清洗和标注的标准

1. 数据类型：包括 “语料数据（政务文档、政策文件、问答记录）、业务数据（办事流程、审批记录、用户反馈）；2. 清洗与标注标准： - 清洗标准：无空值、无乱码、无敏感信息（按涉敏语料定义剔除）、格式统一； - 标注标准：语料数据需标注 “业务领域（如社保、税务）、数据类型（如文本、表格）、敏感级别（公开 / 内部 / 秘密）”，标注准确率≥98%，标注记录需留存。

15

系统培训

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

16

单位内部常用知识语料整理

无疑问

无补充说明，按招标文件技术参数执行即可。

序号

系统子项

投标人提问

答复内容

1

AI 系统的持续数据获取与处理

1. 数据源的法律授权：需要提供书面的、明确授权的数据来源清单和使用协议，能否配合提供2. 需要领域专家深度参与审核，能否安排专家配合

1. 法律授权：招标人将配合提供 “数据源授权文件”，包括： - 公****点击查看政府官网公开文件）：提供《数据使用授权函》； - 非公开数据集（如内部业务数据）：签订《数据保密与使用协议》，明确使用范围（仅用于本项目）、保密义务及违约责任； 所有授权文件在中标后提供。

2. 专家配合：招标人将组建 “领域专家审核组”，成员包括**市政务服务、数据安全、法律等领域专家，专家将在 “数据审核、模型优化、需求确认” 等关键环节参与，具体时间由双方协商确定。

2

AI 系统的持续数据清洗与预处理

1. 数据清洗的规则和标准由谁制定2. 当 AI 输出与人工验证结果冲突时，以哪个为准如何利用冲突案例优化模型

1. 规则与标准制定：由 “招标人 + 中标方 + 领域专家” 三方共同制定《数据清洗规则与标准手册》，手册需明确 “数据格式、清洗流程、质量校验指标”，经三方签字确认后执行，后续调整需书面审批。

2. 冲突处理与模型优化： - 冲突判定：以人工验证结果为准 - 模型优化：将冲突案例纳入 “模型优化数据集”，通过 “微调模型参数、补充训练数据” 优化模型，优化后需重新测试，确保冲突率下降。

3

AI 系统的持续数据增强

1. 数据增强的策略是针对所有语料还是针对模型表现薄弱的环节2. 如何避免过度增强导致模型过拟合或学到无意义的噪声3. 数据增强主要解决什么问题是解决训练数据不足，还是提升模型在特定任务上的鲁棒性4. 数据增强可能引入不可控的误差，需要一个严格的测试流程来把关，能否提供配套的业务流程验证要求

1. 增强策略：采用 “重点突破” 策略，优先针对模型表现薄弱的环节。

2. 如何避免过度增强：由投标人提供专业且合理的解决方案。

3. 解决问题：主要解决两大问题： 训练数据不足和模型鲁棒性不足。

4. 业务流程验证要求：招标人将向中标单位提供相关标准，明确 “增强前数据审核、增强中过程监控、增强后质量验收” 三个环节的验证要点，中标方需按清单执行并提交验证报告。

4

AI 系统的持续模型研发

1. 模型更新的频率是多久是月度、季度还是按需更新2. 是否有回滚机制当新模型表现不佳时，能否快速切换回旧版本3. 对技术风险的认知: “持续模型研发” 是探索性工作，可能投入大量**后效果不及预期能否接受这种不确定性

1. 更新频率：按需更新。

2. 回滚机制：需具备完善的回滚机制，需支持 1 小时内回滚至旧版本，并自动发送告警信息至管理员。

3. 技术风险认知：招标人已充分认知 “持续模型研发” 的探索性，接受合理范围内的不确定性，但需中标方： - 提前制定风险预案； - 及时同步风险情况。