在招标采购领域，知识碎片化与信息服务效率已成为行业痛点。传统知识管理方式依赖人工检索，导致效率低下、响应滞后。信源信息数智化招标采购系统依托RAG（检索增强生成）技术，结合『DeepSeek』大模型，构建智能知识问答服务，实现对内知识沉淀与对外智能服务的双重突破。
一、大模型+RAG技术：解决招采痛点
关于招采知识沉淀服务的难题，我们可以从以下两方面来看：
1、知识来源分散，包含法律法规、行业规范、采购制度、文件模板、操作指引等各类内容，如何完整且方便地进行知识采集与沉淀是一个难题。
2、对于前端用户，总希望在业务过程中及时、准确地获取知识服务。对内，员工需频繁查询政策解读、文件制度；对外，投标方咨询量大且重复率高，传统客服难以高效响应。
对此，信源通过RAG技术的“检索+生成”双引擎驱动，将『DeepSeek』大模型与招采领域深度融合，构建“RAG知识库”“智能问答客服”等知识服务智能体，助力招标采购从“人工处理”向“智能驱动”转型，提升工作效率并挖掘数据价值。
二、对内赋能：构建招标采购知识中枢
1、向量化归类存储，构建RAG知识库
平台全面接入『DeepSeek』 R1大模型，运用RAG技术，构建法律法规库、招标文件知识库、合规风险问题库等知识库。例如，在法律法规库中，全面梳理《招标投标法》、《招标投标法实施条例》、《政府采购法》、《电子招标投标办法》等法律法规，《电子采购交易规范 非招标方式》、《系统检测认证管理办法》等行业规范，以及地方政策、企业采购制度，向量化存储到知识库中，为智能问答提供基础能力。
2、智能回答问题，提供详细讲解和信息来源
借助『大语言模型』的语言理解、内容智能生成及多轮对话等能力，基于行业知识库，动态匹配专业数据，知识库助手生成精准而详细的合规解答、文件范本、实务操作建议，并标注引用来源。
jrhz.info三、对外服务：打造全天候智能问答客服
1、智能客服『机器人』️：投标方自助式咨询
基于大模型能力，智能客服『机器人』️具有语义理解、知识图谱、自然语言处理、深度算法等能力，通过强大的自主学习和语言分析能力解答访客常规问题，让问答回复精确度超90%，既懂你所说，更懂你所想。
客服『机器人』️对用户的问题进行自动分类，并从庞大的知识库中提取相关信息，给出最佳的解决方案，为用户解决招投标法规、注册登录、项目报名、投标文件制作、投标流程、操作指引、费用发票、CA办理等问题，降低人力成本，提升用户满意度。
2、智能客服系统集成人工客服：减少等待时间
当访客进行提问时，先匹配智能客服自动回答，人工客服拥有更多时间去解决疑难问题。当智能客服无法回答时才转置人工客服，系统会根据客服人员的在线状态和正在接待访客数量，对访客进行平均分流，充分利用资源，减少访客等待时间，提高回答速度。
四、信源智能问答服务解决方案亮点
1、行业专属模型
大模型+小模型+智能体的智慧底座，构建招标采购领域的语义理解引擎。
2、数智化落地案例
某大型国企使用智能知识库，构建了包含万条法律条款、1000+文件模板、300+操作指引的企业级知识库。
3、私有化部署
对于注重数据安全的央国企客户，可私有化部署，保障平台的信息安全。
信源信息，20年数智化招标采购系统研发商。智能问答服务，不仅仅是技术工具，更是招标采购行业的“智慧大脑”。它让知识从碎片化走向结构化，让服务从被动响应转向主动赋能。未来，我们将持续深化大模型和RAG技术应用，助力招采行业实现“合规、高效、智能”的转型升级。
