某软件开发服务采购项目采购意向公告
为便于供应商了解采购信息，根据《物资服务集中采购需求管理暂行办法》等有关规定，现将某软件开发服务采购项目的采购意向公开如下：
| 序号 | 采购项目名称 | 需求概况 | 初步技术参数 | 预算金额(万元) | 预计采购时间 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 某软件开发服务采购项目 | 采购内容：基于云架构的文本数据智能处理应用 采购数量：1套 主要功能或目标：重点开展业务数据处理和分析挖掘，充分利用大数据，大模型等技术，探索如何实现大数据、人工智能和实际业务相结合 需满足的要求：无 | 具备文本数据多维度信息抽取功能；具备文本数据命名实体识别功能；具备文本数据事件抽取分类功能；具备文本数据摘要生成功能；具备文本数据文本翻译功能；具备文本数据关键词识别功能；具备文本数据语义识别功能；具备文本数据主题分类功能；具备文本数据多维度价值评分功能；具备文本数据知识智能问答功能。具备多种文本数据读取接口；具备文本数据展示功能，能够显示文本数据内容、翻译后内容及摘要内容；支持多用户同时访问。 | 500.00 | 2024年12月 | 无 |
| 2 | 某软件开发服务采购项目 | 采购内容：基于云架构的跨域控制信息处理应用 采购数量：1套 主要功能或目标：重点开展业务数据处理和分析挖掘，充分利用大数据，大模型等技术，探索如何实现大数据、人工智能和实际业务相结合 需满足的要求：无 | 具备用户管理、权限管理、任务管理、日志审计等运控功能；具备数据接入监控、数据传输监控、设备硬件监控、服务软件监控等运维功能。 | 200.00 | 2024年12月 | 无 |
| 3 | 某软件开发服务采购项目 | 采购内容：网络数据智能处理应用-智能在线通道推荐功能 采购数量：1套 主要功能或目标：重点开展业务数据处理和分析挖掘，充分利用大数据，大模型等技术，探索如何实现大数据、人工智能和实际业务相结合 需满足的要求：无 | 特征属性智能推荐具备知识概念构建功能，支持自定义目标的体系结构，形成结构化、层次化、体系化的知识图谱概念体系，支撑结构化、半结构化、非结构化数据抽取、入库，构建形成知识图谱；支持用户对构建图谱过程中所用的数据集的数据源管理和文本文件管理；具备实体管理功能，可通过可视化方式开放实体编辑、关系编辑、属性编辑等能力；支持对图谱中的实例和关系数据进行存储和日常的管理维护，支持对用户修改日志的查看，支持对图谱进行可视化查询展现、备份及还原等操作；具备实体的自动更新功能，支持数据接口实现普查审核的数据与知识图谱进行自动更新，并在对应概念下新增一个实体，自动添加对应的关系。具备从文本等数据中智能抽取实体和关系的功能；具备抽取的实体与关系可以可视化编辑和调整等功能；具备将抽取的实体写入知识库的功能，重复实体和关系可以融合写入；具备自定义实体和关系抽取规则，可以动态调整抽取内容。具备调用大模型进行特征推荐功能，未匹配到已知目标的特征数据将特征送入大模型，推荐目标特征信息，置信度大于阈值（默认0.6）时，展示排名前三的特征信息；具备大模型推荐结果与知识图谱识别结果进行关联验证功能，提供将推荐信息与知识库中匹配已知名称的相似度，相似度大于阈值（默认0.6）时，展示排名前三的已知信息；具备调用知识库进行特征推荐功能，支持将底数的特征数据解析出的多个特征，通过分词规则与图谱关键特征实现自动匹配已知目标库中的目标，提供相似特征结果并展示；具备在线推荐功能，支持在线调用大模型、知识库进行实时推荐；具备离线推荐功能，支持设置定时任务，指定特征或通道定时运行推荐功能，并可查看定时运行返回的日志结果。具备告警规则配置功能，规则配置内容包括：规则名称、告警级别、规则关系以及配置告警条件等；具备规则列表展示功能，展示列表字段包括：规则名称、告警级别、监控时间、告警规则、监控数量、创建人、创建时间、状态和操作等内容。同时，具备对告警规则进行启用/禁用、编辑以及删除等操作；具备消息提醒功能，接入数据命中告警规则时需告警提示。提供对用户和角色的统一权限管理，支持根据业务要求为用户和角色开通功能和数据权限；提供系统日志管理功能，支持对系统登录、授权以及操作等进行日志记录，并支持日志分类查询操作。 | 400.00 | 2024年12月 | 补充技术参数：②通道推荐功能具备数据标注功能，可根据接入数据进行数据标注；具备推荐模型发布功能，可把推荐模型以接口形式发布；③AI智能助手功能支持自动生成通道底数和通道报告智能生成功能；具备通道信息统计功能，可按国家、分布、拓扑等信息统计和可视化展示。可对底数数据进行问答、查询和统计；可对知识库中的数据进行问答、查询和统计；可对文档中的数据进行问答、查询和统计。具备问答结果支持按照不同形式展现，包括文字、表格、图形等。3.2 性能指标要求通道智能推荐结果至少包含8种信息；关系抽取具备三元组合并、实体对齐等能力，准确率≥80%；每条特征大模型智能推荐处理速度≤10秒；全平台查询响应时间≤5秒；平台网页响应时间≤5秒；系统关键服务故障重启时间≤60秒；通道智能推荐结果Top1正确率≥90%，Top3正确率≥95%；一组基础数据（10万条）智能推荐完成时间≤10min； |
| 4 | 某软件开发服务采购项目 | 采购内容：网络数据智能处理应用-语义类富媒体流量智能识别功能 采购数量：1套 主要功能或目标：重点开展业务数据处理和分析挖掘，充分利用大数据，大模型等技术，探索如何实现大数据、人工智能和实际业务相结合 需满足的要求：无 | 网络数据智能处理应用-语义类富媒体流量智能识别功能4.1功能指标要求具备与用户已有前端设备实时数据交互的能力；具备前端设备输出数据尾部标签格式识别解析处理的能力；具备将多媒体流量实时推送至用户后端业务系统的能力；具备公开音视频编码解码和基于规则的非标格式数据标准化能力；具备语义类多媒体流量标准/非标格式、未知编码的智能识别分类和聚类能力，支持用户调整训练模型参数；支持解析用户提供元数据进行数据集自动标注能力；支持用户手工或自动标注数据集；提供用户语义类多媒体流量分析标注环境；具备语义类多媒体流量识别模型自动更新能力。4.2 性能指标要求标准/非标格式分类识别F1≥85%；音视频编码分类识别F1≥85%；语义类多媒体流量识别时延≤30S；语义类多媒体流量编码识别种类≥4种，包括但不限于音频、视频、文档、图片等；支持不同码率音频编码格式识别种类：≥20种，包括但不限于PCMA、PCMU、G722、G729、AMR NB、AMR WB、EVS、OPUS、AAC、ILBC、SPEEX、GSM等；支持视频编码格式解析种类：≥5种，包括但不限于H261/H263/H264/H265/MPEG TS等；提供售后服务年限：≥5年，售后服务期间支持添加新品类业务流、新编码的智能识别。 | 400.00 | 2024年12月 | 无 |
| 5 | 网络数据智能处理应用-网络数据智能分析验证 | 采购内容：网络数据智能处理应用-网络数据智能分析验证 采购数量：1套 主要功能或目标：重点开展业务数据处理和分析挖掘，充分利用大数据，大模型等技术，探索如何实现大数据、人工智能和实际业务相结合 需满足的要求：无 | 网络数据智能处理应用-网络数据智能分析验证功能功能指标要求①数据预处理接入具备调用外部模块处理离线/实时网络数据的能力；具备网络数据编码输入模型计算的能力；具备多源异构数据的接入处理能力，包括但不限于互联网采集数据、数据库数据、离线文档数据等结构化与非结构化数据；具备指定关键词的基础信息数据采集功能，数据类型包括但不限于网页文本、互联网百科数据、whois信息、IP/域名信息、证书信息等；具备采集任务创建、批量导入、运行、监控管理、数据导出等功能；具备多种数据库数据导入能力，不限于mysql、Hive、doris、clickhouse、es等；具备数据清洗功能，包括但不限于删除重复数据、填补缺失值、修正错误数据等；具备数据集成能力，能够将不同来源的数据进行整合，解决数据冗余和冲突；具备向量数据库，关系型数据库和图数据库的多源异构数据存储与数据管理能力。②智能挖掘基础模型具备特定领域智能模型构建与私有化部署能力，不限于模型预训练、提示词工程、超长文本处理、检索增强等；具备智能模型推理加速能力，不限于int8量化等；具备智能模型版本管理能力，不限于版本比较、版本回滚、自动化评估等。③数据分层刻画具备网络图谱分层构建能力，包括但不限于结构化/非结构化数据融合处理、实体关系自动化抽取、图谱存储与管理、图表征学习、图谱自动更新等。④智能挖掘业务子模型具备网络数据智能化分析挖掘能力，包括实体智能标注、拓扑关系挖掘、相似实体推荐等；具备基于智能体进行领域任务规划的能力，不限于流程自定义创建、外部工具上传、任务调度等。⑤智能业务问答具备智能问答功能，支持基于用户交互式问答提供实体圈选、实体行为挖掘等功能；提供图形化与自然语言结合的用户交互方式；具备基于知识库进行领域问答的能力，包括但不限于向量数据库、知识图谱等。5.2 性能指标要求互联网采集数据源≥5个，包括但不限于网页、Whois信息、域名、证书等，支持网页抓取深度≥5级，提供采集源扩展接口。基础智能模型的参数量≥10B，支持的最大上下文窗口≥32K。网络图谱中实体抽取准确率≥90%，召回率≥90%；网络图谱中物理网络实体≥3种；逻辑网络实体≥5种；虚拟网络实体≥5种； | 400.00 | 2024年12月 | 补充技术参数：性能指标要求互联网采集数据源≥5个，包括但不限于网页、Whois信息、域名、证书等，支持网页抓取深度≥5级，提供采集源扩展接口。基础智能模型的参数量≥10B，支持的最大上下文窗口≥32K。网络图谱中实体抽取准确率≥90%，召回率≥90%；网络图谱中物理网络实体≥3种；逻辑网络实体≥5种；虚拟网络实体≥5种；网络图谱支持的实体个数≥1亿，实体关系数≥10亿。支撑的智能问答问题类型≥10类；智能问答准确率≥85%，平均响应时间≤500毫秒，平均每秒输出token数≥10个。 |
注：1.本次意向公开的采购意向仅作为供应商了解初步采购安排的参考，采购项目具体情况以最终发布的采购公告和采购文件为准；
2.供应商可以通过采购平台反馈参与意向和意见建议。
联系人：高新建
联系方式：15331035909
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