一、产品定位

中星新智门户 AI 智能问答，基于私有化 RAG 检索增强知识库大模型，面向政府、高校、企业、文旅等单位；是 2025 年国务院《政务领域人工智能大模型部署应用指引》政务 AI 推荐第一位应用场景。核心区别于豆包、千问等公有大模型：数据私有化部署，企业 / 单位资料不外流，杜绝核心业务数据泄密，回答严格依托自有知识库，抑制 AI 幻觉。

二、私有AI知识库的构建

要构建一个高效的、有用的AI知识库大模型，是一件复杂的系统化工程。

很多大厂推出了私有知识库构建平台，如腾讯的元器、字节的扣子（Coze）等等，似乎投喂些文件资料就能有自己的专属AI知识库了。这是一个极大的错常见和幻觉。

要构建自己适用于智能客服/智能问题的AI知识库，首先要作好源文件的规划，有的完善，没有的需要撰写，这是一个需要静下心来咀嚼的事情，很多单位往往在此被阻隔了、被失败了。

其二，对源文件数据进行切块、标注。这项工作是枯燥的，无聊的，所以很多人将之交付给系统进行“智能化切块和标注”，实践证明，这种偷懒的作法质量实在不高，损伤性比较大。对于高价值的源文件一定用人工标注方式来完整。对于内涵质量不高的、量比较大的则可以选择智能化处理。 对于PPT文件、表格数据、视频数据的处理则是需要特殊处理策略的。

对于智能问答这样的场景应用，FAQ知识库是非常关键的。也就是提前将可能的、常见问题、标准答案预设出来，然后投喂训练。 总之，中星新智公司在这一方面积累了丰富的经验。

三、应用场景

应用场景	场景说明	实现方式/关键要点	适用对象
企业门户网站	门户网站是对外展示、交流沟通最重要的网络窗口，作为AI智能客服重要落脚点，访客可直接向AI提问，获取解决方案与准确答复。	网页嵌入AI客服组件，一行代码快速接入。	企业、高校、地方政府等单位
公众号/小程序	微信生态便捷入口，集成AI智能客服响应用户咨询。	方式一：公众号菜单挂载，点击跳转问答页面； 方式二：接管公众号全部在线咨询会话。	政府、企业、文旅机构
智能机器人与线下终端	政务大厅、游客大厅等线下现场咨询服务；包含自主导航机器人、自助查询终端、桌面小设备。	1.全避障机器人：RK3588处理器，Android11.0/Ubuntu20.04，具备导航避障、语音交互、屏幕触控，通过API接口调用门户AI能力； 2.自助终端：成本为机器人1/5‑1/10，对接简单； 3.桌面小设备，可内部办公使用或作为客户伴手礼。	政务大厅、景区展馆、企业展厅
电话热线	改造传统电话热线，解决人工坐席成本高、响应不及时、答复不规范等痛点，实现AI电话接待。	通过AI语音网关对接；高密度热线（如12345）采用多路语音网关；普通企业可选用2‑4路语音网关。接口调用逻辑同智能机器人。	政府12345、医院、各类企事业单位服务热线
APP/业务系统功能集成	给已有业务系统快速赋能AI能力，无需大规模改造原有系统，实现智能检索、智能问答、智能问数。	提供专用接口，对接APP、小程序、OA/ERP等业务系统；业务数据接入知识库完成训练，输出问答服务。	拥有自有业务系统、手机APP的企业与机构

四、上线前的评测与优化

任何系统在上线前，一定要经过严密的评测和优化，即使AI人工智能项目也不能例外。

然而对于AI人工智能项目的评测，目前尚未有明确的规范和标准，大多来源于AI团队自我的质量把关。

对于类似于AI智能客服问答系统这样的知识库大模型，要测评哪些内容呢？

主要就是：答复简洁性、检索召回率、检索精准率、任务完成率、意图识别准确率、上下文理解率等方面。

具体操作：

1. 1.准备 200～1000 条真实业务问题
2. 2.用 C-Eval测系统的通用能力
3. 3.用 TruthfulQA + HaluEval 评测系统幻觉
4. 4.用 LLM-as-Judge对问答结果打分

目前底层的基础大模型，如千问、deepseek等，能力已经非常突出，主要的问题基本来源于两个方面：

其一，私有化知识库的搭建质量——前面讲过，这是很根本的。

其二，AI大模型是概率性推理，所以面对时间性问题往往不能理解，经常会张冠李戴，即使系统建立了图知识库体系。

所以在这方面要作特别的处理，在此不作详述。

为了提升智能问答的质量，可以在小范围内进行试运行（可持续1个月时间），检查AI答复质量，对发现AI知识库不充分的、不细致的内容要进行强化优化和完善。

总之，经过系统化细致实施，系统的准确率、回复质量是非常之高。关于这方面的实施经验可以与中星新智技术团队详细交流。