AI知识库数据处理及大模型训练规划设计方案.pptx

AI知识库数据处理及大模型训练规划设计方案

建设内容

本项目旨在建立完整的数据处理流程，优化大模型训练方案，以推动AI技术的产业落地应用。核心目标包括显著提升AI数据处理效率、降低训练成本，并促进智能技术的规模化发

展。通过深入分析AI数据处理的痛点，构建高效的知识库体系，为模型训练提供标准化解决方案。

多源异构数据采集：

从数据库、API接口等结构化数据源提取信息，设计统一的数据抽取模板，确保字段映射准确，并处理编码差异和格式冲突。

捕获实时产生的日志、传感器数据，设计低延迟的分流与缓存机制以应对高并发场景。

采用OCR、语音转文字等技术提取文本、PDF、图像等非结构化数据的内容，并解决多语言混合、版面错乱等复杂场景下的解析问题。

跨模态数据关联：

针对不同字段特性选择适当的补全方法。

通过实体消歧技术解决命名差异问题。

构建多维评估体系，自动化生成数据质量报告并触发分级预警机制。

标注与知识图谱构建：

清洗原始数据，构建标注所需的基础数据集。

制定标注规则和知识图谱构建标准。

基于标注结果，构建结构化知识图谱框架。

分配标注人员及审核任务，按规范完成实体标注和关系标注工作。

检查标注一致性，确保知识图谱质量达标。

AI知识库数据处理及大模型训练

第二章

数据处理全流程

第三章