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干部信息查詢耗時耗力?AI智能問答破解干部管理“數據鐐銬”

2025-04-17 22:07:53   來源: 本站原創 

某公司干部處辦公室里,五位領導班子成員圍坐在投影幕布前,為即將啟動的“2025年第一批次干部調整專項工作”提前進行內部討論。

分管組織工作的趙副書記又一次重復了某崗位對于選拔干部的要求:"具有三年以上基層經歷、熟悉黨務工作、副科級崗位任職滿兩年"——這些看似明確的要求卻讓干部管理專員小王手忙腳亂。

由于數據分布在多個系統、多個表格,小王不斷切換著查詢方式,終于在1個小時后,匯總出一版并不完備的人員清單,隨后又翻閱公司干部選拔調整的各項規章制度,確定清單人員是否合規。

這種"帶著鐐銬做大數據分析"的窘境,使得原本應該精準科學的干部選拔,變成了在信息廢墟中的考古發掘。

工作人員苦笑著總結現狀:“我們現在是用算盤處理大數據——聽著鍵盤敲得噼里啪啦響,實際效率還趕不上二十年前的工作手冊。領導想要一份數據,我卻遲遲提供不出來。”

針對上述問題,智慧識才專家團隊提出通過借助大語言模型、向量化模型、語音識別以及檢索增強生成等技術,實現人機交互式的“智能問答”。通過語音或文本提問,即可高效查詢干部大數據信息和各類管理制度規范,把干部信息查詢工作從"信息廢墟"里解放出來,讓干部選拔更高效、決策更科學。


數據庫問答

通過語音或文字提問,查詢結構化數據

比如:提問“具有三年以上基層經歷、熟悉黨務工作、副科級崗位任職滿兩年的干部有哪些”,系統就能匯總干部材料,直觀地展示符合條件的人員名單,并且對人員信息進行圖表化分析,呈現人員占比等情況;提問“查詢張三的基礎信息”時,系統會直接展示張三的全部基礎信息,并能以一句話概括介紹(如:張三,男,1975年7月17日出生,中共黨員,擁有博士學位和碩士學位,現任某公司總經理,干部級別為正處級)等。


文本問答

構建本地知識庫,通過語音或文字提問,查詢文本數據 

比如:提問關于領導干部考核的具體要求和操作規范,系統將從《黨政領導干部考核工作條例》文件中檢索相關信息,并提供查詢結果;提問關于干部選拔任用的原則和程序,系統將從《黨政領導干部選拔任用工作條例》文件中檢索,并給出相應的結果。


相較于開源的問答模型,我們能利用客戶數據對 SQLCoder 模型和基座模型進行 LoRA 微調,學習上萬份干部相關材料,形成干部管理問答領域的垂直大模型,回答結果更精準。

目前,我們金現代公司的“智慧識才”干部大數據分析系統已全面應用該功能,通過搭建本地知識庫,訓練機器掌握干部管理的規章制度、標準規范以及干部的基礎信息等文本知識,可通過語音或文字的便捷提問方式,實現的高效檢索,并展示答案及其出處。



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