业务资料采集与清洗
对文档、工单、问答、客服记录、规范制度、日志和知识资产进行清洗、去重、脱敏和结构化处理。
服务概述
建立从原始数据到模型可用数据资产的生产流水线
大模型效果高度依赖数据质量。企业在建设模型应用时，常遇到原始数据格式混乱、标注口径不一致、样本覆盖不足、评测集缺失和数据更新不可追踪等问题。申美围绕模型任务目标建立标准化数据生产体系。
服务把AI赋能的测试技术咨询能力融入数据生产过程，针对指令理解、回答质量、业务覆盖、拒答边界、安全合规和模型回归建立数据规则与验证方法，确保生产数据可以真实提升模型与应用表现。
样本生产 / 数据质检 / 评测闭环
把原始业务资料转化为可训练、可调优、可评测的大模型数据资产。
典型场景
典型场景与解决方案
指令数据与任务样本构建
围绕问答、抽取、分类、总结、改写、代码、分析等任务构建高质量指令与答案样本。
偏好数据与反馈数据整理
将人工评价、用户反馈、历史案例和模型输出结果组织为偏好对、评分数据和优化样本。
评测集与回归集建设
设计标准样本、边界样本、反例样本、安全样本和业务高频样本，支撑模型版本评估。
标注规范与质检流程
建立标注指南、质检抽检、冲突仲裁、质量评分和问题闭环机制，确保数据口径一致。
数据版本与资产管理
沉淀数据来源、处理规则、样本版本、适用任务和质量指标，形成可复用数据资产。
服务组合
面向大模型数据生产的服务组合
数据工程层
- 数据采集与清洗去重
- 敏感信息脱敏处理
- 结构化抽取与格式转换
- 数据版本与来源追溯
样本生产层
- 指令数据构建
- 问答与摘要样本生产
- 偏好数据与反馈整理
- 多轮对话与工具调用样本
质量评测层
- 标注规范与质检抽检
- 评测集与回归集设计
- 样本覆盖与缺口分析
- 安全边界与拒答样本
运营迭代层
- 数据生产看板
- 质量问题闭环治理
- 模型反馈驱动迭代
- 交付文档与知识沉淀
交付闭环
从数据诊断到评测迭代的数据生产闭环
让数据生产服务于模型效果、应用质量和版本迭代。
交付过程以任务目标和评测结果为牵引，确保数据不是简单堆量，而是可验证、可复用、能持续提升模型表现的工程资产。
任务目标与数据诊断
明确模型任务、应用场景、数据来源、质量现状和合规边界，确定数据生产范围。
- 任务定义
- 数据盘点
- 合规边界
规范设计与样本规划
设计数据规范、标注口径、样本类型、评测维度和质检流程，形成生产方案。
- 标注规范
- 样本规划
- 质检方案
数据生产与质量验收
完成清洗、标注、结构化、质检、评测集建设和版本管理，验证数据质量。
- 样本生产
- 质量验收
- 版本管理
模型反馈与持续迭代
结合模型评测、线上反馈和缺陷归因持续补样、修样和优化数据分布。
- 模型评测
- 缺口补样
- 迭代路线
专家方案
申美专家团队将基于您的模型任务、数据资产与效果目标提供数据生产方案建议。
带着原始资料、业务任务、标注口径或模型评测问题来沟通，我们会帮助您设计数据生产流程和质量验收方式。