案例展示

政务政策库与公文流转对信息准确度要求极高。传统关键字检索无法理解公文间的层级与上下文关联，且存在大量非结构化的扫描件 PDF，排版极为复杂。同时由于保密合规要求，系统必须 100% 部署在物理隔离网环境。

采用非结构化文档智能版面分层解析，融合密集向量与稀疏关键词的多路混合检索，引入 Rerank 重排模型进行召回精细化排序。系统完全单机局域网部署，并配置了多级 RBAC 角色安全防护。

显著提升政务公文智能问答与检索精度，公文辅助起草及合同合规性智能比对初审效率实现数倍提效，彻底保障政务数据资产的本地化安全闭环。

招投标文档通常长达数百页，包含复杂的嵌套表格、技术参数矩阵与废标判定条款。人工阅读不仅耗时，还极易遗漏关键废标项，导致高额的投标机会成本流失。

开发高性能 PDF/Word 解析层以抽取非结构化表格与大纲结构，构建多 Agent 协同流进行关键技术参数对齐，并使用大语言模型进行废标风险项、合规项的智能比对过滤。

单份长文本标书的解析审查耗时由数小时缩短至分钟级，精准识别隐藏废标与合规隐患，显著提升投标文档排版格式自检的效率与准确率，支持无损 Word 大纲及报表导出。

企业内部多个 AI 应用重复接入不同的云端或本地大模型服务，缺乏统一的额度管控与流控熔断机制，容易导致单点故障、流量瞬时超负荷及 Token 资源浪费。

采用 Go (Go-Zero) 微服务框架构建高吞吐大模型路由网关，设计流式响应数据缓存（Stream Cache）以避免相同 Query 反复调用模型，引入分布式令牌桶算法实施多维度限流。

统一纳管多款主流大模型，热点 API 响应延时因流式缓存显著降低，实现高精度的多租户计费及 Token 审计，保障高并发下的系统稳定与高可用运行。

多部门混用 GPU 算力资源导致显存抢占与冲突，算力总体利用率不足 20%。同时，算法团队缺乏标准化、易部署的分布式大模型微调训练工具和推理加速平台。

基于 Kubernetes 搭建调度平台，引入 NVIDIA vGPU 显卡切片与显存配额管理，实现多租户隔离调度。一键集成 LLaMA-Factory 微调引擎与 vLLM 高并发推理框架，对接 Prometheus 显卡监控。

大幅提升物理 GPU 集群综合算力利用率，大模型微调开发环境实现分钟级一键拉起部署，极大降低了企业的算力空置率与开发测试周期。