2025年數據治理及數據應用優化服務項目需求一、總體要求（一）總體績效目標1.通過人工服務結合工具平臺雙重手段，輔以API監測、防泄露監測，提升數據分類分級效果，筑牢數據安全底線；2.持續深化數據治理，固化并提升數據治理成果形成相應的規范體系，同時在質量問題發現過程中，迭代提升數據質量；3.對于不斷生長的指標需求，進一步深化數據指標運營體系，拓展數據共享平臺相關能力，為決策分析提供幫助；4.打造一支解決采購人現狀、懂教育領域數據、具備專業大數據技術積累的服務團隊；5.通過數據資產盤活，以服務供給形式為牽引，提升大數據在駕駛艙內容深化和AI賦能方面的與智能化服務供給水平。（二）項目支持的用戶、業務內容和數據規模目標本項目將利用采購人全域數據，服務于全校師生；支持采購人數據上報、業績考核、數據分析等業務，以進一步挖掘數據價值，推動采購人數字化改革；本次服務覆蓋采購人各類業務系統中的結構化數據，總體數據量預計500GB規模。（三）項目量化成果物標項所屬服務內容成果物數量單位備注一、數據分類分級深化服務（一）數據分類分級深化服務數據分類分級大綱2套一年兩次更新核心數據資產清單和數據分類分級大綱。數據安全態勢月報12套根據校園網絡流量對整體數據安全態勢情況進行統計分析，生成數據安全態勢月報。數據泄露審計月報12套針對終端用戶數據安全泄露情況進行統計分析，生成敏感數據泄露審計月報。數據安全評估報告1套對核心應用數據做全生命周期安全評估和合規性檢查，生成核心數據安全評估報告。數據安全應急演練報告和數據安全應急預案1套制訂數據安全應急演練方案、開展數據安全應急演練，生成演練總結報告，并根據演練情況對應急預案進行修訂，制訂數據安全重保工作方案、按需生成重保工作總結、數據安全事件處置報告。數據安全制度匯編修訂1套根據實際情況對數據安全管理制度、操作細則等進行修訂，提供數據安全培訓材料、數據安全威脅通報。二、數據治理與數據指標深化服務（二）數據治理服務數據目錄1套梳理整合學校數據資產，納管遺漏數據，并更新數據目錄。支持按部門、全校自動導出格式化word和excel版數據目錄。校級數據質量治理和監控指標統計1項深化全校數據質量治理，進一步完善優化全校數據質量的監控和統計指標。部門級數據質量治理和監控指標統計20項深化部門數據質量治理，進一步完善優化部門數據質量的監控和統計指標。（三）數據共享平臺指標相關優化服務指標制作>50個在原有的270個指標優化調整的基礎上，新制作上線至少50個指標，包括學工指標、教務指標、人事指標等，具體與實際調研為準。支持至少3個指標進行多維度和個性化展示。指標庫目錄服務1項優化當前指標庫目錄，支持動態指標庫目錄配置。指標訪問及查詢優化服務1項為了滿足數述風華日益遞增的訪問情況，項目支持同時1萬人并發訪問，指標查詢延遲響應不超過3秒。指標專題分析服務1項基于指標庫中的基礎數據指標，實現十四五和雙一流指標專題應用建設，提供定制指標版面設計2個。移動端集成服務1項新增與指標運營相關的內容，需實現移動端和PC端同步展示。（四）個人數據中心及綜合查詢深化服務個人數據中心深化服務1項個人數據中心模塊與字段優化服務。綜合查詢深化服務1項查詢條件、使用記錄、統計分析、管理權限等的優化服務。三、其他數據應用深化服務（五）其他數據應用深化服務六大主題駕駛艙優化服務6項依據采購人要求，對各主題駕駛艙指標、圖形精細調整，優化二級彈窗展示明細，精準對接多源數據，確保數據實時精準。AI智能助手咨詢問答服務1項基于采購人半結構化和非結構化等數據建設全校知識庫，整合訓練知識庫數據，根據用戶角色分配知識庫和語料訪問權限，以提供針對性回復。AI智能助手辦事便捷服務1項關聯高頻應用，以關鍵詞、多輪對話驅動，一鍵跳轉關聯應用或智能辦理相關事務，助力提升事務辦理效率和體驗。AI智能助手數據查詢服務1項基于數據中臺專題庫數據和采購人指標庫，以生成式模型交互方式提供數據或指標查詢，涵蓋教學、科研、生活等多個領域。AI智能助手內容輔助服務1項引入大模型能力，建設摘要生成、文本解讀和潤色等AI工具助手，助力師生高效學習、科研和辦公等。AI知識庫管理服務1項建設覆蓋采購人知識文檔類、通知公告類、業務數據類、應用類和圖片類等多類型資料的知識庫，支持知識庫配置、文檔訪問權限、文件啟停用和有效期設置等配置管理。AI智能助手大模型底層環境升級與調試優化服務1項持續迭代升級大模型底層架構，確保大模型的先進性和可用性；圍繞后臺參數調試、語料精準調節、多模式辦事與查詢助手配置、模型全方位管控、數據深度分析等，持續開展調試優化服務工作，全方位提升AI智能助手能力。（四）運行推廣本項目的受眾群體是采購人全校師生，因此項目服務完成后，將在采購人全校師生中進行宣傳，以便于師生使用。同時為了使項目成果更具影響力，在經采購人許可及審查的前提下，可由中標供應商利用社會資源進行宣傳推廣。二、服務內容（一）數據分類分級深化服務1.1持續開展數據分類分級服務：以上級部門要求和行業標準為依據，根據采購人業務實際情況，每學期一次梳理采購人核心數據資產，對新上線的數據字段作分類分級，更新數據分類分級大綱，為數據治理、數據共享和數據安全運維提供API接口作為策略依據。1.1.1數據資產盤點：利用文檔查閱、系統核查、人員訪談、自動化工具接入盤點等方式對采購人進行全面的數據安全現狀調研和梳理，包括合規要求、組織架構、數據資產、業務邏輯、現有控制措施等，形成數據資產清單表。服務期間需提供駐場服務。支持主流數據庫源及信創數據庫，包括但不限于：SQLServer、MySQL、Oracle、DB2、PostgreSQL、SyBase、Informix、DM、GBase8s、GBase、HBase、Hive、Impala、Redis、MemCached、ElasticSearch、MongoDB等。支持從多種文件類型中識別數據，包括但不限于：文本文件（txt、log、md、json、html）、辦公文件（csv、xls、xlsx、ppt、pptx、pdf、doc、docx）、圖片文件（jpg、jpeg、png、bmp）、壓縮包（zip、tar、rar、tar.gz、tar.xz）以及DICOM文件等。1.1.2數據分類分級：基于數據安全法律法規、分類分級標準及行業政策要求，結合采購人自身數據資產現狀，構建符合采購人實際需求的分類分級邏輯框架。支持敏感數據掃描和識別，支持分類分級規則自定義，支持規則導入，支持下載導入模板、支持對分類分級規則進行添加、修改、批量生效、批量注銷、批量刪除等操作。1.1.3統計與分析：支持展示數據資產檢測結果列表，支持資產清單分析，分析維度包括但不限于：資產總覽、數據資產分析、數據分級分類統計、數據清單、文件資產分析、文件分類統計、文件清單等。支持敏感數據定位，定位指定數據的所處位置、出現次數等信息。1.1.4產出成果：修訂數據分類分級指南和敏感數據識別標準（按需）；更新數據資產清單和數據分類分級大綱（一年兩次）。1.2數據安全動態監測服務：動態識別和檢測API接口，以數據分類分級為基礎，對接口訪問情況，數據范圍進行涉敏監測和安全審計，對API未授權訪問、越權訪問等異常情況實時報警，導入現有數據安全設備日志統一分析，以此為基礎產生數據安全態勢評估月報。1.2.1支持被動監聽模式，對鏡像流量進行分析，識別應用、接口、賬號、數據流轉等信息；支持動態識別和檢測數據交互接口，包含接口地址、域名、請求方式等。1.2.2支持敏感數據識別，可根據數據分類分級要求對敏感數據交互進行網絡監測。1.2.3支持數據交互接口的攻擊行為識別與告警，包括SQL注入、XSS、CSRF、暴力破解、反序列化、文件上傳、目錄掃描、文件掃描、WebShell、弱口令、腳本木馬、跨站腳本攻擊等。1.2.4支持采購人現有數據安全設備日志導入。1.2.5支持對接口的異常訪問行為進行識別與告警，包含：數據泄露（接口參數可遍歷、高頻訪問、境外訪問、數據返回過量等）、IP異常行為（接口遍歷、暴力破解、翻頁遍歷、多賬號嘗試等）、賬號異常行為（驗證碼爆破、異常時間操作、單IP多賬號使用、賬號多IP使用等）等。1.2.6根據采購人要求創建自定義報表，根據資產、數據、風險等維度按每天、每周、每月進行匯總分析和安全審計，并以此為基礎產生數據安全態勢評估月報。1.2.7產出成果：數據安全態勢月報（每月一次）。1.3數據防泄漏服務：根據數據分類分級結果，識別網絡中郵件、終端的敏感數據外發情況，根據預定策略進行實時阻斷，同時觸發審計與告警，定期生成審計月報。1.3.1支持通過流量鏡像方式實現流量監控；支持對網絡中的HTTP、SMTP、POP3、IMAP、IMAPS、FTP、NFS、Samba等協議進行監控，并能夠完整地進行恢復流量中傳輸的內容。1.3.2支持敏感信息識別，具備關鍵字、正則表達式等常規內容識別技術，檢查目標文檔中是否包含指定內容；能夠對識別結果進行數量統計、忽略重復內容；能夠識別諸如簡繁體混合，大小寫混合等故意逃避行為。1.3.3支持根據預定策略和采購人自定義策略進行實時阻斷，同時觸發審計與告警，定期生成審計月報。1.3.4產出成果：敏感數據泄露審計月報（每月一次）。1.4定期開展數據安全評估：1.4.1根據采購人要求，每年開展一次數據安全合規評估，對核心數據的全生命周期，包括數據采集、數據存儲、數據傳輸、數據使用和加工、數據公開和共享、數據刪除等環節作合規性檢查，檢驗脫敏和水印等安全防護措施、安全訪問策略、安全操作規程、日志和審計的落實情況，及時發現核心數據應用的安全風險，輔助數據治理和安全管理部門采取針對性安全應對處置措施。生成數據風險報告。1.4.2基于數據風險報告產出符合采購人實際情況并且可落地推進的數據風險治理建議。1.4.3數據安全評估須滿足國家法律法規要求，服務過程提供專業工具箱進行云計算安全、大數據安全的合規性檢查；服務期間需提供駐場服務。1.4.4產出成果：核心數據安全評估報告（一份）。1.5數據安全應急處置服務：1.5.1每年開展數據安全應急演練，檢驗重要數據平臺的數據安全突發事件處置能力和數據備份恢復能力，根據實際情況對數據安全應急預案進行修訂。1.5.2配合采購人做好重保期間數據安全保護工作，必要時提供駐場服務。1.5.3協助采購人做好數據安全事件應急處置工作，發生數據安全事件時，提供進行信息收集、事件分析、災難恢復、入侵取證等響應支持，并給出詳細事件處理報告，同時協助采購人做好與上級管理部門、公安部門的溝通協調，降低影響范圍，必要時提供駐場服務。1.5.4產出成果：修訂數據安全應急預案（一份）；數據安全應急演練方案、演練總結報告（一份）；數據安全重保工作方案、總結報告（按需）；數據安全事件處置報告（按需）。1.6數據安全咨詢服務：以國家相關法律法規和行業標準要求，結合采購人實際，完善數據安全保障制度體系，為采購人數據安全管理和運維提供技術咨詢服務，協助采購人應對上級有關部門的數據安全檢查，協助采購人開展數據安全相關的宣傳和培訓工作。1.6.1基于采購人數據安全工作的總體思路和需求，調研采購人現有管理組織架構，現有制度建設情況，現有數據安全管控措施和流程，構建完整的數據安全管理體系，完善數據安全管理制度。1.6.2提供數據安全技術咨詢服務，協助采購人應對上級有關部門的數據安全檢查。1.6.3協助采購人開展數據安全相關的宣傳和培訓工作，提供一次針對業務管理人員的數據安全培訓。1.6.4定期向采購人發送數據安全威脅通報，包括數據安全相關的風險預警、政策和技術動態等。1.6.5產出成果：數據安全管理辦法及相關細則和流程（一套）；數據安全培訓材料（一套）；數據安全威脅通報（每月一份）。1.7實施原則：本服務項目實施應滿足以下原則：1.7.1保密性原則：中標供應商對服務的過程數據和結果數據嚴格保密，未經書面授權不得泄露給任何單位和個人，不得利用此數據進行任何侵害采購人的行為。1.7.2標準性原則：服務方案的設計與實施應依據國家數據安全的相關標準進行。1.7.3規范性原則：工作過程和相關文檔應具有很好的規范性，可以便于項目的跟蹤和控制。1.7.4可控性原則：中標供應商根據采購人要求合理安排服務的進度，保證采購人對于整體服務項目的可控性。1.7.5最小影響原則：安全服務應盡可能小的影響系統和網絡的正常運行，須確保不能影響采購人現有網絡的運行和業務的正常安全使用。（二）數據治理服務2.1數據治理服務項目將不斷深化梳理采購人現有的數據資源，包括各類業務系統、數據庫和專題庫中的數據，建立起清晰的數據架構和數據字典。持續性的數據治理服務不僅有助于發現數據冗余、缺失和錯誤等問題，還能揭示數據之間的關聯和依賴關系，為長期的數據整合、分析和應用提供堅實的基礎。數據治理一般流程如下：2.1.1數據標準深化持續性的深化采購人數據標準建設，構建一個統一、規范、高效的數據標準體系，以提升數據質量并促進數據共享。將代碼表和數據表分類管理，并將代碼表的引用配置在主數據中，使用者可以清晰的看到各個主數據中的特定字段所引用的字段代碼來源，并將這層引用關系清晰的展現出來。2.1.2數據梳理數據的產生和接入成為部門信息化建設評價的規定動作，需持續梳理業務部門和數據中心對接的對接，明確未接入數據并接入數據納管。2.1.3數據收集與整合從各種來源（如業務系統、數據庫、專題庫等）收集所需的數據，對收集到的數據進行整合，并構建完整的數據集。2.1.4數據清洗與加工持續性的數據質量檢測工作、定期的對數據清洗流程進行更新和維護，并依據新的數據處理需求進行數據加工及處理。2.1.5數據資產完善持續性的基于數據使用需求和業務應用需求對數據資產進行不斷的完善和更新，不斷完善數據資產體系。完善更新一版數據目錄，支持按部門、全校自動導出格式化word和excel版數據目錄。2.1.6數據共享發布持續性的建設數據共享服務，滿足校內三方系統，業務部門的數據使用需求。2.1.7深化部門級數據質量探查深化部門/全校數據質量治理，優化數據質量探查規則和質量指標計算，提供面向全校/部門級別的靈活數據質量治理和探查配置，進一步完善優化全校/部門數據質量的監控和統計指標。2.1.8人員駐場服務提供1-2人的人員駐場服務。（三）數據共享平臺指標相關優化服務3.1數據指標深化服務（1）“數述風華”指標庫作為采購人數據中臺中展示各類業務指標呈現的版塊。已建設了包含學校概況、教工專題、學工專題、科研專題、教學專題、學科專題、資產專題、生活服務專題、十四五規劃專題在內的9大數據指標專題，形成了相對全面的數述風華指標專題庫。（2）隨著采購人各項工作的不斷深入和精細化管理的需求增加，對指標的呈現方式和豐富性提出了新的要求，新的數據指標需求不斷涌現，同時老的指標也需要根據最新的管理要求也需要不斷調整優化，在現有270項指標優化調整的基礎上，新增指標至少50個。其中包含雙一流學科指標，建設與人才培養、師資隊伍、科學研究、社會服務、國際化相關的指標，具體指標內容需在項目中根據調研結果設計并開發。支持至少3個指標進行多維度和個性化展示。（3）支持指標資產運營，可對指標資產進行編目、指標資產掛載及指標資產發布，使開發好的指標能夠在數述風華指標中心中展現。新指標建設和老指標調整優化將根據具體調研情況做出統一規劃及設計，建設流程如下：3.1.1需求調研與分析指標的開發始于需求調研與分析階段。通過與各業務部門的深入溝通和交流，明確具體需求和數據指標要求。同時，結合采購人的整體發展規劃和戰略目標，對新專題的指標體系進行規劃和建設。支持線下數據錄入并進行子表計算，對于線下錄入的明細數據生成的指標，面向各部門開放指標基礎數據的維護，對于線下錄入的明細數據生成的指標，當數據有異常時，支持責任部門管理員維護指標明細數據，后臺指標將自動重新計算矯正。3.1.2指標設計與實現在明確需求后，團隊開始進行具體的指標設計與實現工作。首先，根據需求分析的結果，確定每個指標的名稱、定義、計算公式和數據來源等關鍵要素。然后，利用數據中臺的數據處理和分析能力，完成指標的計算和校驗工作。項目支持指標屬性描述，包含責任部門、指標有效期、生成時間、指標版本等。支持基于原子指標的派生指標開發，支持可視化或SQL開發模式，支持多維度的派生指標展示和分析。3.1.3指標測試與優化新指標開發完成后，還需要進行多輪測試和優化工作。根據測試結果和用戶反饋，對指標進行必要的調整和優化，確保新指標能夠滿足實際需求并具備良好的用戶體驗。3.1.4指標目錄與查詢項目將通過指標目錄的動態管理，在指標運營過程中根據采購人需求自主調整指標目錄的展示內容和展示層級，實現指標目錄的多元化、個性化呈現，同時，優化指標查詢的性能，提升并發處理能力和響應速度，以改善指標查詢與展示的效率。供應商需在方案中明確原有指標優化和新指標的建設方案。3.2指標可視化服務3.2.1指標專題分析服務基于采購人現有的指標庫，建立基于指標的專題可視化分析，可根據特定的業務邏輯和需求，自由靈活地組織和選取指標庫中豐富多樣的已有指標，同時，可對指標設置目標值，這一特性使得采購人能夠針對各項關鍵指標設定明確的達成目標，進而實現對指標完成度的實時、直觀監測，通過圖形化、動態化的展示方式，能夠迅速把握指標的進展情況，識別存在的差距與潛在風險，從而及時采取針對性的措施進行調整和優化。基于指標專題搭建指標專題目錄，目錄下將呈現項目中建設的所有指標專題應用，包含十四五專題等，通過這一目錄，業務人員能夠輕松查找并訪問所需的指標專題應用，從而實現對專題指標應用的全面管理和直觀展現。3.2.2指標專題歷史版本管理通過指標版本管理，確保每個專題下的指標數據都被完整地留存下來，實現數據留存與追溯。例如，在“十四五”規劃專題下，所有的指標數據都會被記錄并保存，即使到了“十五五”建設時期，這些歷史數據也依然可以被查看和分析，同時，數據的可追溯性能夠清晰地了解每個指標的歷史變化情況，為未來的決策提供更加全面的參考。指標專題分析將同時支持PC端和移動端查看，提供十四五規劃指標專題和雙一流學科監測指標專題定制版面設計，供應商需根據指標的調研及開發成果規劃專題版面的設計及展現方式，能夠有效的幫助采購人實現專題指標的監控。指標專題頁支持通過點擊某個指標則跳轉至指標詳情頁，指標詳情頁展示指標定義、責任部門、數據更新時間等元信息，提供多維度數據下鉆分析能力，從匯總趨勢逐層下鉆至明細數據，同時，支持原始數據查看與導出，方便用戶快速查看和使用原始數據。供應商需在方案中明確十四五規劃指標專題和雙一流學科監測指標專題的建設方案。3.2.3移動端集成服務項目所涉及的指標新增、指標專題展示、指標目錄、指標專題目錄等均將支持PC端、移動端多端展示。（四）個人數據中心及綜合查詢深化服務4.1個人數據中心模塊與字段優化增刪改個人數據中心相關模塊與字段，更符合師生使用習慣。4.2數據模塊與查詢條件優化4.2.1增加以教學、樓宇等為主體的查詢服務，以輔助業務開展。4.2.2條件下拉框的字典需要層級管理，如當前狀態在職，包括在崗、掛職等二級狀態；數據按條件查詢統計后的數量可以顯示在列表上方顯眼位置。4.3自定義查詢條件4.3.1通過模糊搜索條件搜出與該條件相關的結果集，如搜索住宿區域名稱搜出字段中攜帶該區域名稱的所有樓棟的統計結果與數據集。4.3.2增強用戶自定義查詢條件，通過邏輯篩選組合出符合自己自定義條件的數據，如等于，大于，包含某個成績的成績集合及基于比較運算之上的“and”或“or”的邏輯組合等。4.3.3綜合查詢可根據用戶使用習慣選擇列展示密度，包括寬松、中等、緊湊，并可選擇列展示，可將不需要展示的列進行隱藏，還可調整列展示的順序。4.4綜合查詢使用記錄優化后臺支持記錄用戶的綜合查詢使用記錄，如用戶操作記錄、登錄時間等，可以查看用戶的查詢操作與數據導出記錄；并能夠分析并提取不同身份用戶的高頻查詢條件與條件組合。4.5人員權限管理優化4.5.1提供按崗位或人員進行數據授權，可以根據具體部門下的崗位或人員，授權該崗位或用戶的可查詢的數據范圍。4.5.2需支持一個用戶可以同時在多個不同部門下的崗位下，能夠查看不同部門數據。4.6導出使用安全優化用戶在使用綜合查詢數據后，提供對查詢結果的導出服務，支持Excel與PDF的格式導出，且需要對導出文件進行編輯鎖定，并提供水印顯示，可以展示是哪個用戶、什么時間導出的數據。4.7統計分析優化提供查詢結果的數據分析，根據特定查詢條件，查詢數據變化趨勢。如：近5年學生人數（按學年）變化情況、當前學年學生晚歸情況（按月份）變化趨勢、本學期學生請假人數（按每周）變化趨勢等。（五）其他數據應用深化服務5.1駕駛艙內容優化服務基于采購人各部門已建設的“看校園、看學工、看績效、看教學、看學科、看服務”六個主題的駕駛艙，近600項業務觀測指標，展開新一輪優化服務工作。5.1.1指標調整，根據采購人調整要求，進行頁面各版塊指標及圖形進行調整；5.1.2二級彈窗調整，首頁主要展示全校統計數值，二級彈窗優化內容包括不限于各學院、各部門分布及明細數據彈窗進行展示；5.1.3數據對接，根據采購人提供的數據，包括不僅限于數據庫、API接口等數據，進行數據（接口）對接開發、數據識別、數據梳理、對接駕駛艙。看校園進行優化調整、展現數字教工、數字學工、數字生活、數字資產、數字安防、數字智治等主題的核心動態指標組成領導駕駛艙首頁。看學工進行優化調整、展現全過程學生培養管理情況為主題，內容涵蓋學生從招生入校到畢業全生命周期相關信息。看績效進行優化調整、展現全周期人才和科研項目績效情況為主題，內容涵蓋教職工職業發展全過程信息和績效產出等內容。看教學進行優化調整、展現多方位教學運行和業績情況為主題，內容涵蓋采購人總體教學描述與各學院教學基本概況等數據分析內容，全面展示采購人教學情況。看學科進行優化調整、展現采購人學科運行與發展情況為主題，內容涵蓋采購人基本學科概況，總體學科結構與組成，學科門類排序或等級劃分；各學科人才培養與師資隊伍，科學研究及獲獎成果，社會服務與國際合作等內容。看服務進行優化調整、展現全領域校園服務業務運轉實景，內容涵蓋生活、資產、安全、辦事等校園整體服務保障情況。5.2AI智能助手服務5.2.1服務渠道基于PC端的支持：基于采購人信息門戶頁面進行嵌入式部署，通過點擊圖標，即可訪問AI智能助手，便捷解決各類校園問題。基于移動端的支持：與校園專屬APP“風華寧大”完成對接集成，幫助用戶解決校園生活中的各種問題，讓校園生活更加便捷與高效。提供靈活部署，AI智能助手可通過二維碼或鏈接快速部署，為采購人活動提供實時互動與便捷服務。5.2.2主要服務場景支撐建設高校師生校園生活相關的智能小助手，圍繞咨詢問答、便捷辦事、數據指標查詢、工作協助和AI工具等應用場景，具體如下：咨詢問答。基于采購人信息門戶通知公告、各類公開的規章制度、辦事指南和管理條例、“意見通”平臺咨詢答復數據等建設大模型本地知識庫，持續整合分析采購人半結構化和非結構化類型數據，形成和擴展本地知識庫存量，并根據不同用戶角色分配不同知識庫和語料訪問權限，根據用戶身份給出針對性的回復內容，以“數字智者”的角色便捷答復、響應師生關切的各類訴求。具體技術要求如下：（1）作為綜合AI入口支持基于用戶對話中的內容自主匹配路由當前平臺的各類智能體能力進行自行服務，并且把引用的智能體服務標識出反饋給用戶，以保障用戶端獲取的反饋信息是有據可依。（2）智能問答參數設置須包含：底座支撐大模型切換選擇、提問提示詞模式選擇、問答回復創意系數、最大Token限制設定、存在懲罰系數、頻率懲罰系數、是否開啟多輪對話、多輪對話輪次設定等參數。（3）問答首頁包含最近熱門問答主題，并且可以自主換批來實現熱門問答快速定位。（4）支持設定默認AI助手的Prompt內容，以便快速引導用戶進入主題問答。（5）智能問答默認支持文字、語音的輸入，也支持開放指定用戶上傳本地文件自主識別文件內容后，通過大模型歸納總結，保存到知識庫作為后續語料能力。（6）支持用戶端針對每個回答的內容進行正向、負面反饋，反饋信息進行歸類標簽化，平臺進行自行歸類后二次訓練能力。（7）支持在用戶對問答不滿意，需要人工干預反饋，使用輕應用級應用平臺的表單流程配置構建靈活的響應機制，快速針對用戶的反饋問題給指定人去干預處理能力。辦事便捷助手。圍繞采購人現有成熟、高頻的應用服務，通過生成式問答模型進行賦能，構建便捷的辦事入口。其一，通過關鍵詞關聯相關應用鏈接一鍵跳轉對應服務，比如引導訪問移動迎新應用和成績單打印、在校生證明等云證明應用；其二，通過大模型多輪對話抽取用戶真實意圖，融合現有業務應用接口，調用辦事大廳等系統業務流程，完成智能辦理相關事務。針對多輪對話的智能辦事須提供可視化配置界面，基于各類流程表單的字段與參數內容，用戶在界面上可以自主靈活的設定參數，以實現可擴展能力。數據查詢助手。基于數據中臺專題庫數據和采購人指標庫，以生成式模型的交互方式快速提供用戶關心的數據或指標，業務部門關注的數據變化趨勢，以及校園教學、科研、學工、教工、資產和生活服務等場景運行情況，為校領導、中層干部及相關管理人員查數提供方便。比如查詢我的宿舍信息、我的學費、新生報到情況、各個學院新生報到率、當前在校師生人數、當前請假人數等類似維度數據查詢需求。內容輔助助手。借助生成式大模型強大的AI理解和生成內容的能力，為全校師生提供開放的AI工具池，包括文檔摘要生成、提綱生成、文檔潤色、文本解讀等通用性AI辦公工具，協助師生高質、高效完成寫作任務。5.2.3用戶端服務熱門問答：主要面向師生高關注度的一些問題，根據相關知識庫內容，自動生成答復內容，輔助師生排憂解惑。常規問答：主要面向師生在生活、學習等方面的問題，根據與師生生活、學習相關的知識庫內容，自動生成答復內容，提供有價值的內容參考。參考來源：主要用來標注AI智能助手自動生成內容時所引用的可能信息來源，以最大程度確保答復內容的可信度，用戶可以點擊參考來源中的鏈接，查閱其咨詢問題相關的文件、通知公告等全文內容，以進一步獲取更加完整和準確的信息。對話歷史：主要用來記錄用戶的歷史問答。不是我想要的：根據用戶咨詢需求，優先選擇數據層面或者應用層面內容進行答復，若這些都不滿足用戶真實咨詢需求，點擊“不是我想要的”進一步從知識庫文檔中生成答復內容。5.2.4大模型調試優化服務后臺對話調試服務（模型運行參數調節與測試）通過后臺對各個知識庫以及模塊的參數進行對話調試，并將最合適的參數保存為模板，給不同的AI應用進行使用。支持各類提示詞管理維護，支持設定提示詞名稱、提示詞代碼、使用模型、提示詞說明、提示詞promt設定以及提示詞權限。知識庫管理服務對知識庫進行管理，可以新建知識庫，為知識庫上傳文檔語料，對語料進行向量化和去向量化，可以選擇向量化引擎和參數，并支持配置知識庫、語料文檔的權限范圍（權限范圍的控制基于采購人的用戶和用戶組配置）。具體技術需求如下：（1）知識庫支持文件類資料的快速新增、下載、刪除、更新等功能，包含但不限于TXT/PDF/WORD/EXCEL等文件格式，自動內容識別，并向量化形成語料。（2）支持與主流數據庫類數據進行對接能力，包含但不限于Oracle、SQLServer、GaussDB、Mongodb、MySql、TeraData、PostgreSql等，支持與采購人現有數據平臺相關數據進行對接。（3）支持使用接口對接、網頁爬取方式獲取數據。（4）知識庫支持多級文件夾管理能力，每個文件夾以及上傳的文件資料支持設置指定權限，以支持后續部門、院級服務場景能力。（5）知識庫的向量化模型須支持bge-large-zh、向量存儲支持faiss。（6）支持針對文件資料進行預覽、內容識別、摘要、下載能力，平臺支持對文件進行內容自動識別，支持基于輸入摘要提示詞或默認生成文件內容摘要能力。語料管理調節服務對知識庫中的語料進行細節管理，可對每條語料進行細節調節，包括針對問答類數據的問題和答案分別進行調節、對語料的時間和滿意度進行調節、對語料語義的解析以及語料的權限范圍進行條件等。具體技術需求如下：（1）支持使用本地專用小模型對平臺語料內容的二次加工能力，包含但不限于意圖分析、意圖識別、時間提取、人名提取、地點提取、情感分析等功能，提高對問題回答的精準性。（2）支持針對所有語料內容進行分類評級。（3）支持語料級權限控制，可以授權到指定用戶組、部門、用戶進行專項使用。（4）支持針對語料問與答內容維護，文本內容規則設定，包含但不限于：單文本長度設定、相鄰文本重合度以及專用向量化引擎切換的能力。辦事助手配置服務（1）可通過手動創建和從應用搭建平臺導入的方式對辦事助手應用進行管理，辦事助手支持3種模式：1）URL引導；2）頁面嵌套；3）AI對話。通過配置對應辦事的基礎問答語料，完成辦事引導AI助手服務，辦事項目可以根據用戶進行權限控制。（2）針對AI對話式的智能辦事須提供可視化配置界面，提供基礎信息配置（辦事名稱、辦事具體網址PC端/移動端、支持圖標自定義、支持上傳辦事封面）、辦事配置（支持功能的配置修改、取消，默認數據配置、動作的URL配置）、參數收集配置（包含參數名稱、參數類型、參數值、提問信息、提示詞、解析腳本）、回答模板配置（回答模板參考、智能體引導、智能體功能說明、智能體知識選擇）、知識管理（匹配原則設定，需要有模糊、精確、排除選擇）、智能體語料管理（可設定閾值）、權限配置。數據查詢配置服務（1）可通過對接采購人的數據中臺對數據查詢進行管理，數據查詢支持兩種模式：1）個人數據查詢；2）他人數據查詢。通過配置對應數據查詢的基礎問答語料，完成數據查詢AI助手配置。數據查詢以及查詢數據范圍均可以根據用戶進行權限控制。（2）支持設定數據查詢服務數據源、查詢服務名稱、查詢權限（查詢個人數據、查詢他人數據）、查詢人的參數匹配（教職工號/學號）、數據查詢分布字段；數據反饋模塊配置（可基于場景需要自主配置想要返回的數據項）、知識管理（數據源引導話術、數據源簡介、數據源字段、數據源功能聲明、數據源知識來源）、智能體語料管理（可設定閾值）以及權限配置。模型配置和管理服務可進行模型切換、模型基礎配置調節、大模型服務器負載監控、任務監控和任務關停等大模型基礎配置類管理。底層大模型須為開源大模型版本，私有化部署到采購人算力服務器上運行服務，本項目不得使用商業版本，以保障平臺提供的所有服務數據均在采購人本地。語料數據訓練服務可進行動態語料訓練配置，通過配置語料處理組件的方式，為語料配置加工邏輯。配置語料加工任務，包括自動化新增、刪除和更新相關語料知識，持續提升語料質量。（1）實現語料的添加、權限的配置等功能，與采購人統一身份認證對接，根據身份權限配置權限范圍內的語料權限，確保查詢信息不越權外泄，提高數據安全性。（2）支持針對指定知識庫下的海量語料內容檢索，包含但不限于：原文檢索、問題檢索以及答案內