体系化人工智能与大语言模型在智能情报场景中的应用.pdf

076海峡科技与产业

体系化人工智能与大语言模型在智能

情报场景中的应用

臧海峰

国家能源集团科技环保有限公司，北京100039

摘要：体系化人工智能和大语言模型在智能情报领域展示了巨大的潜力和多样的应用前景。通过阐述体系化人工智

能的定义与组成、技术驱动力及架构设计，分析大语言模型如何通过实时情报分析、语义理解与生成、多语言处理、

决策支持和用户交互优化等应用来提升智能情报系统的效能，讨论隐私与安全问题以及技术挑战与限制，提出相应

的解决策略，以供参考。

关键词：体系化人工智能；大语言模型；智能情报；实时分析；多语言处理

中图分类号：TP18文献标识码：A

DOI：10.3969/j.issn.1006-3013.2024.09.020

随着数据量的剧增和计算技术的进步，体系化人工换为用户可以轻松理解和操作的格式，从而实现与用

智能和大语言模型技术不仅能够处理、分析大规模数户的有效沟通。

据集，还能提供深度语义理解和实时决策支持，极大此外，需高度协调和整合上述各层次，才能发挥出

地优化信息的获取和处理流程。基于此，本文探讨了体系化人工智能的最大效能。例如，数据层处理的信息

如何通过先进技术来解决智能情报场景中的具体问题。质量直接影响学习层的效率和推理层的准确性；交互

层的设计又必须足够灵活以适应不断变化的用户需求

1 体系化人工智能的基础与架构[1]

和技术进步。因此，在构建体系化人工智能时，设计

1.1 定义与组成者必须遵循模块化设计原则，确保各层之间可以快速

体系化人工智能的组成包括数据处理层、学习层、适应和更新，同时保持系统整体的稳定性和可扩展性。

推理层和交互层，每一层次都承担着特定的功能。其1.2 技术驱动力

中，数据处理层主要负责数据的采集、清洗和预处理，在人工智能情报领域，从数据采集、处理到分析的

使得系统能够理解和分析外部的信息。因此，设计者需每一个步骤，都依赖先进的数据处理技术和算法。同

确保其处理能力能够覆盖多种数据类型和来源，以适应时，随着物联网（InternetofThings，IoT）技术的发展

不同的情报需求。学习层的作用是通过机器学习算法和云计算能力的增强，人工智能可以从中识别出模式

从数据中提取模式和知识，这一层次不仅需要应用传和趋势，进而在智能情报分析中发挥关键作用。例如，

统的监督学习和无监督学习技术，还要融入深度学习通过分析社交媒体数据，智能系统能够实时追踪和预测

网络，以处理更复杂的数据结构，如图像、语音和非公众情绪的变化，为政策制定者提供重要依据。因此，

结构化文本。推理层则相当于体系化人工智能（artificial数据的广泛可用性和高效处理技术是推动体系化人工

intelligence，AI）的大脑，可模拟人类的决策过程，进智能进步的核心驱动力。

行复杂的问题求解和策略制定。交互层通过自然语言此外，随着计算能力的提升和算法研究的深入，机

处理和图形用户界面等技术，将复杂的AI分析结果转器学习和深度学习等技术日益成熟，这些技术越来越擅

作者简介：臧海峰（1975—），男，博士，中级工程师，研究方向为信息化管理、智能系统建设、智慧工厂、数据管理、AI及大模型。

20249

年第期

成果推广