主要技术内容
一、核心技术框架
企业向量知识库构建
知识数据归集与预处理：要求数据重复率、错误率低于1%，清洗后需格式化、标准化，标注规范遵循《电力智能交互文本训练语料标注规范》（T/CES 156-2022）。
向量模型训练：模型需支持512个以上tokens输入，语义相似度不低于95%，训练数据需覆盖多样化的电力业务场景。
知识向量化：通过块状分解和向量转换保留语义完整性，向量维度需平衡表达力与计算效率。
向量知识库维护：每周更新知识库，每月更新模型，支持增量更新和版本控制。
增强检索应用
意图识别检索：准确率达95%以上，覆盖98%的意图类型，支持新意图快速扩展。
知识检索与整合：支持多源异构数据（文本、图像、视频等），提供相关性、权威性评估，检索结果需去重排序。
内容生成与优化：基于大语言模型生成流畅、准确的答案，支持多轮对话优化和语法校正。
二、关键技术特点
高精度与高效性
向量模型训练要求语义相似度≥95%，知识数据准确性≥99%，完整性≥98%。
检索意图识别响应快速，支持动态更新索引，确保毫秒级检索性能。
安全与合规性
数据加密、脱敏处理，符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，保护商业秘密和个人隐私。
标注数据需可追溯，操作日志完整记录，满足审计需求。
动态适应能力
知识库支持增量更新，模型可通过在线学习优化，适应电力业务变化。
检索模块可自定义策略，灵活适配不同业务场景。
三、核心参数指标
数据质量：错误率<1%，噪声数据占比<1%。
模型性能：token输入≥512，语义相似度≥95%，意图识别覆盖率≥98%。
更新频率：知识库每周更新，模型每月训练。
该标准通过融合大语言模型与向量检索技术，实现了电力领域知识的高效管理和智能应用，兼具专业性、安全性和可扩展性。
适用范围
本标准规定了基于大模型的电力企业向量知识库及增强检索应用技术框架和要求。
本标准适用于国内电力企业为满足企业生产经营活动智能化需求开展的基于大语言模型的企业向量知识库构建及增强检索应用工作。
是否包含专利
否
