纪检监察垂直领域大模型构建研究

一、课题背景

随着人工智能特别是大语言模型（LLM）的迅速发展，其在纪检监察领域已经展现出巨大的应用潜力。然而，目前通用模型在处理纪检监察数据时面临事实识别不准确、合规性分析不足、逻辑推理能力弱等问题，无法完全满足精准执纪、智慧监察的现实需求。因此，亟需构建面向纪检监察领域的专用大模型，助力智慧纪检监察工作的深入开展。

二、研究内容

一、数据采集：采集发改数据、民政数据等内部专项数据，以及公示文件、法律文书、天眼查等互联网公开数据，形成纪检监察领域的专有数据库。

二、数据治理：对已采集的数据开展文本解析与结构化处理，进行数据清洗和数据质量评价，采用循环迭代方式，直至数据质量达标。最终实施人工抽样检查，确保数据治理质量。

三、模型测试：对模型性能进行系统化测试，评估模型的事实性、合规性、逻辑一致性和语言理解能力，构建纪检监察领域模型评价体系。

四、模型微调：以DeepSeek为基座模型，采用LoRA、指令微调与基于人类反馈的强化学习（RLHF）三种先进的微调技术，全面提升模型在纪检监察场景下的表现。

五、模型应用：结合RAG（检索增强生成）与纪检监察垂直大模型，实现智慧办公助理、智慧审查等功能，以实现精准执纪、高效监察。

三、项目预期成果

一、正在构建纪检监察领域的高质量专项数据集，形成标准化的数据治理流程，以有效支撑模型的训练和应用。

二、正在开发覆盖事实性、合规性、逻辑一致性、语言理解能力等指标的纪检监察专用大模型评价框架，以提高模型评价的科学性与客观性。

三、正在基于DeepSeek开展纪检监察专用大模型的微调研究，探索智慧办公与审查场景的应用潜力，以期实现智慧纪检监察技术应用的突破与示范效应。

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