一、大模型+RAG技術：解決招采痛點

    關于招采知識沉淀服務的難題，我們可以從以下兩方面來看：

    1、知識來源分散，包含法律法規、行業規范、采購制度、文件模板、操作指引等各類內容，如何完整且方便地進行知識采集與沉淀是一個難題。

    2、對于前端用戶，總希望在業務過程中及時、準確地獲取知識服務。對內，員工需頻繁查詢政策解讀、文件制度；對外，投標方咨詢量大且重復率高，傳統客服難以高效響應。

    對此，信源通過RAG技術的“檢索+生成”雙引擎驅動，將DeepSeek大模型與招采領域深度融合，構建“RAG知識庫”“智能問答客服”等知識服務智能體，助力招標采購從“人工處理”向“智能驅動”轉型，提升工作效率并挖掘數據價值。

    二、對內賦能：構建招標采購知識中樞

    1、向量化歸類存儲，構建RAG知識庫

    平臺全面接入DeepSeekR1大模型，運用RAG技術，構建法律法規庫、招標文件知識庫、合規風險問題庫等知識庫。例如，在法律法規庫中，全面梳理《招標投標法》、《招標投標法實施條例》、《政府采購法》、《電子招標投標辦法》等法律法規，《電子采購交易規范非招標方式》、《系統檢測認證管理辦法》等行業規范，以及地方政策、企業采購制度，向量化存儲到知識庫中，為智能問答提供基礎能力。

    2、智能回答問題，提供詳細講解和信息來源

    借助大語言模型的語言理解、內容智能生成及多輪對話等能力，基于行業知識庫，動態匹配專業數據，知識庫助手生成精準而詳細的合規解答、文件范本、實務操作建議，并標注引用來源。

    三、對外服務：打造全天候智能問答客服

    1、智能客服機器人：投標方自助式咨詢

    基于大模型能力，智能客服機器人具有語義理解、知識圖譜、自然語言處理、深度算法等能力，通過強大的自主學習和語言分析能力解答訪客常規問題，讓問答回復精確度超90%，既懂你所說，更懂你所想。

    客服機器人對用戶的問題進行自動分類，并從龐大的知識庫中提取相關信息，給出最佳的解決方案，為用戶解決招投標法規、注冊登錄、項目報名、投標文件制作、投標流程、操作指引、費用發票、CA辦理等問題，降低人力成本，提升用戶滿意度。

    2、智能客服系統集成人工客服：減少等待時間

    當訪客進行提問時，先匹配智能客服自動回答，人工客服擁有更多時間去解決疑難問題。當智能客服無法回答時才轉置人工客服，系統會根據客服人員的在線狀態和正在接待訪客數量，對訪客進行平均分流，充分利用資源，減少訪客等待時間，提高回答速度。

    四、信源信息智能問答服務解決方案亮點

    1、行業專屬模型

    大模型+小模型+智能體的智慧底座，構建招標采購領域的語義理解引擎。

    2、數智化落地案例

    某大型國企使用智能知識庫，構建了包含萬條法律條款、1000+文件模板、300+操作指引的企業級知識庫。

    3、私有化部署

    對于注重數據安全的央國企客戶，可私有化部署，保障平臺的信息安全。

    信源智能問答服務，不僅僅是技術工具，更是招標采購行業的“智慧大腦”。它讓知識從碎片化走向結構化，讓服務從被動響應轉向主動賦能。未來，我們將持續深化大模型和RAG技術應用，助力招采行業實現“合規、高效、智能”的轉型升級。