在招標采購領域,知識碎片化與信息服務效率已成為行業(yè)痛點。傳統(tǒng)知識管理方式依賴人工檢索,導致效率低下、響應滯后。信源信息數(shù)智招采系統(tǒng)依托RAG(檢索增強生成)技術,結合DeepSeek大模型,構建智能知識問答服務,實現(xiàn)對內(nèi)知識沉淀與對外智能服務的雙重突破。
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(guī)、行業(yè)規(guī)范、采購制度、文件模板、操作指引等各類內(nèi)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(yè)務過程中及時、準確地獲取知識服務。對內(nèi),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(tǒng)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(qū)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(qū)動”轉型,提升工作效率并挖掘數(shù)據(jù)價值。
二、對內(nèi)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(guī)庫、招標文件知識庫、合規(guī)風險問題庫等知識庫。例如,在法律法規(guī)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(guī),《電子采購交易規(guī)范非招標方式》、《系統(tǒng)檢測認證管理辦法》等行業(yè)規(guī)范,以及地方政策、企業(yè)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(nèi)容智能生成及多輪對話等能力,基于行業(yè)知識庫,動態(tài)匹配專業(yè)數(shù)據(jù),知識庫助手生成精準而詳細的合規(guī)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(guī)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(guī)、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(fā)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(tǒng)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(tǒng)會根據(jù)客服人員的在線狀態(tài)和正在接待訪客數(shù)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(yè)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(shù)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(yè)級知識庫。
3、私有化部署
對于注重數(shù)據(jù)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(yè)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(xù)深化大模型和RAG技術應用,助力招采行業(yè)實現(xiàn)“合規(guī)、高效、智能”的轉型升級。