摘要：权限管理：正枘大协同平台中的信息具有严格的权限控制，尤其是涉及公文、请示、工作联系单等敏感内容时。需确保各级权限员工仅能访问对应别信息，这对知识库设计及检索策略提出了更高标准。

一.知识库应用

权限管理：正枘大协同平台中的信息具有严格的权限控制，尤其是涉及公文、请示、工作联系单等敏感内容时。需确保各级权限员工仅能访问对应别信息，这对知识库设计及检索策略提出了更高标准。

嵌入向量生成：大协同平台中的数据量庞大，生成嵌入向量时计算开销较大。因此，必须优化生成过程，以确保高效的数据处理。

数据检索优化：结合传统分词检索与RAG技术时，需优化检索流程，尤其需关注二次排序以提升检索结果的精确度和关联性。

解决方案：

利用Lucene分库存储功能，优化大规模数据管理，加速查询过程。Lucene能够快速有效地处理大规模文本数据，适用于不同类型内容的高效检索。

vec2word嵌入向量生成：结合vec2word等工具来生成嵌入向量，在此过程中进行计算优化，以减少大数据量下的计算压力。

基于倒查表的权限检索：通过倒查表机制实现权限控制，确保只有合适的用户可以访问相应的信息。同时，生成嵌入向量及进行数据检索的过程中，能够依据权限动态调整策略，以保障信息的合规性。

二.问答对话

挑战：尽管通用的大语言模型在特定领域如政策、法律或行业案例等的问答中存在局限性，但通过特定技术手段，如司马阅的文档智能模型DocMind，可以显著提高模型在特定领域的准确率和专业性。

解决方案：

SFT微调+知识库：通过在特定场景下准备训练数据（如法律案例、政策条文等），对LLM进行微调（SFT）。同时，结合针对特定场景的知识库（例如法律文档、公司内部规定等）进行RAG检索，以提供更精准的答案。

三.公文校对

挑战：公文格式校对方面，鉴于公文通常具有严格的格式规范，自动化工具需准确理解并校验其格式合规性。

公文措辞校对环节，要求措辞规范且准确，自动校对工具应能识别不当措辞并提供改进意见。

解决方案：

与公文编辑器整合：结合专门的公文编辑器，设计自动化的校对流程，针对格式和措辞进行逐项检查。利用LLM的自然语言理解能力对公文进行深度分析，同时提供逐步校对的功能，并整合到页面中，便于编辑和修改。

四.公文写作

挑战：OA系统中的写作内容常针对特定场景，如请假申请、会议申请等，这些文档具有既定的格式和结构要求。传统的写作模式常常伴随着高度的重复劳动，效率低下，亟待革新。

解决方案：

定制化prompt：设计针对不同场景（如请假申请、会议申请等）的特定prompt，利用LLM生成格式化的文档。通过智能化地自动填充关键信息，显著缩减了员工的编写时长，从而大幅提升了工作效率。

五.意图识别

挑战：大协同平台中的许多操作（如自动处理、自动执行等）都与上下文相关。要实现这些功能，首先需要准确识别员工的意图。

解决方案：

拼接上下文：通过巧妙拼接历史上下文与用户当前输入，结合LLM的强大格式化输出功能，精准识别用户的真实意图。模型可以根据上下文判断员工的需求并触发相应的自动化流程。

六.自动执行

挑战：大协同平台中的自动执行需要跨系统调用来实现自动流转。这要求系统能够与其他业务系统进行交互，并执行相应的操作。

解决方案：Function call：借助LLM的function call强大功能，系统能够智能识别所需执行的操作，并自主调用本地或外部系统的相关代码，高效完成任务。例如，在某些审批流程中，LLM可以根据用户输入自动触发工作流。

七.低代码辅助

挑战：在低代码平台中，开发人员可能需要针对特定代码生成和优化提供提示和辅助。传统低代码平台在代码生成方面的智能化程度尚显不足。

解决方案：

专用LLM（如deepseek）：使用特定的LLM（deepseek）来为低代码开发提供代码提示。该系统通过深入理解开发者输入，能够智能提供建议、代码片段乃至自动生成特定功能，从而显著提升开发效率。

随着AI技术的不断进步，协同办公平台正在经历一场前所未有的智能革命，这一变革不仅体现在市场规模的稳步增长，用户对数据安全和智能协作需求的提升，也体现在AI技术在办公场景中的广泛应用，如智能照明系统、AI助手、智能决策工具等，这些都在推动办公生产力的变革。这不仅是对传统办公模式的超越，更是对政府治理能力的全面升级。让我们携手并进，共同探索智能政务的无限可能，共创智慧未来的新篇章！

来源：递信签