AI KNOWLEDGE & DATA LABELING
AI 知识库与数据标注服务
适用于零售、服务和内部支持场景中的知识库维护。客户提供已授权资料、目标场景、分类规则和确认标准后，项目组完成资料清理、问答整理、样本标注、条目维护及抽样复核。
资料按来源、版本和适用范围登记；存在争议、需要人工判断或暂不适合自动答复的内容单独归档。模型选型、系统上线和对外答复口径由客户决定。
PROCESSING FLOW / 实施流程
- 01
确认场景与规则
明确知识使用场景、资料范围、标签体系、答案标准和敏感内容限制。
资料清单与质量标准经客户确认 - 02
整理样本与试标
完成资料初筛、样本整理和试标，收集客户对争议项的反馈。
试标结果和修订规则可复核 - 03
批量整理与标注
按确认规则持续处理资料、问答或数据样本，并记录版本。
成果数量和处理范围清楚 - 04
质检与回标
开展抽检和复核，对不一致内容进行回标或提交客户确认。
质检记录与问题闭环状态完整 - 05
交付并维护
交付成果与维护台账，按需要进行周期性更新。
交付版本与客户验收样本对应
SERVICE CONTENT / 服务内容
服务范围与实施内容
WORKSTREAM / 实施模块
资料清洗与结构整理
资料盘点
资料溯源每类知识内容关联来源、版本或确认人，避免无法核对的答案进入库内。
知识条目能够对应到客户提供的资料、规则或确认记录有效性检查
规则化标注严格按客户提供的标签定义和示例处理，不以主观猜测替代业务判断。
标注结果使用当前有效的标签规范和版本主题与版本归类
双重质检通过抽检、复标或争议回收检查一致性，记录修改原因。
抽检、复标和争议处理过程可追溯WORKSTREAM / 实施模块
问答与知识条目建设
常见问题整理
资料溯源每类知识内容关联来源、版本或确认人，避免无法核对的答案进入库内。
知识条目能够对应到客户提供的资料、规则或确认记录标准答案编写
规则化标注严格按客户提供的标签定义和示例处理，不以主观猜测替代业务判断。
标注结果使用当前有效的标签规范和版本适用条件标注
双重质检通过抽检、复标或争议回收检查一致性，记录修改原因。
抽检、复标和争议处理过程可追溯WORKSTREAM / 实施模块
标注、质检与维护
标注规范执行
资料溯源每类知识内容关联来源、版本或确认人，避免无法核对的答案进入库内。
知识条目能够对应到客户提供的资料、规则或确认记录样本复核
规则化标注严格按客户提供的标签定义和示例处理，不以主观猜测替代业务判断。
标注结果使用当前有效的标签规范和版本更新与下线记录
双重质检通过抽检、复标或争议回收检查一致性，记录修改原因。
抽检、复标和争议处理过程可追溯WORKING SCENES / 工作现场
DELIVERABLES / 项目交付
BOUNDARIES / 责任边界
- 仅处理客户提供或明确授权使用的资料、样本和系统内容。
- 项目团队不替代客户确认业务政策、价格、合规结论或对外承诺。
- 服务不承诺模型准确率、自动回答效果或系统上线后的经营结果。
- 涉及个人信息、商业秘密或敏感内容时，按客户规定的访问、脱敏和留存要求执行。