解决方案

高质量数据集服务

围绕"需、采、存、制、用",把数据变成模型可用的资产

方案概述

实现全量数据精细化生产供给,围绕"需、采、存、制、用"各环节, 以有效融合、合理创新为原则,形成行业、企业全类型数据的高质量数据集构建与应用路径, 分别覆盖结构化数据与非结构化多模态数据两条生产线。

我们解决的典型问题

  • 有数据但不可训练:缺乏标注、评测与合规管理
  • 多模态数据(文本、图像、音频、视频)难以统一处理
  • 数据集缺少质量评估维度,模型效果无法归因
  • 领域知识未结构化,大模型"不懂业务"
高质量数据集服务
高质量数据集服务 相关实践界面
建设内容

方案构成

1

双生产线:结构化与非结构化

结构化数据侧,从盘点梳理(四清单)、规划组织、数据采集、数据存储、 数据加工到数据管理、数据应用,形成数据资源目录、数据确权、 数据可信源、数据质量、数据安全五大治理支柱。 非结构化数据侧,覆盖批量同步、实时同步与内容识别(OCR、 音视频转文本),采用分布式文件、对象、向量库、图数据库存储, 经预处理与标注后进入数据集管理。

  • 数据建模:ODS / STD / DWD / ADS 分层;非结构化侧做文件主题分类、向量建模、图建模
  • 预处理:降噪去重、内容切片、语义分割、特征提取、关键词提取
  • 数据标注:文本、图像、音频、视频、时空等多类型
  • 数据集管理:数据集评测、评测管理、合规管理
  • 知识管理:实体识别、关系识别、事件识别、信息映射、图谱构建
  • 生成问答对、生成实体关系、多模态特征提取
2

六要素:严格参照部实施指南

以执法高质量数据集为例,按业务场景、数据来源、知识库建设、数据建设、 MCP 服务、智能体 / SKILL 六要素组织建设内容,确保数据集可直接驱动智能体落地。

  • 业务场景:执法计划制定与执行跟踪、现场检查记录、行政处罚全流程、执法统计分析
  • 数据来源:执法计划信息、执法检查信息、执法案件信息、处罚信息
  • 知识库建设:安全生产法律法规库
  • 数据建设:企业主题库、司法检查/执法立案/执法处罚专题、执法标签库
  • MCP 服务:案件全量检索、执法对象与类案推荐、统计报表生成
  • 智能体 / SKILL:智能问数、文书自动生成
能力清单

可交付的能力

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