大模型行业可信应用框架研究报告

大模型技术在产业中的应用日益广泛，但在金融、医疗、政务等专业领域，其规模化落地仍面临可信应用挑战。本报告提出了面向专业领域的大模型可信应用框架，强调“专业、可控、真实、安全”四大要素，并从数据供给、模型增强、内容生成、智能体应用、安全保障、反馈迭代和评测验证等七个维度提出落地实施建议。

报告指出，大模型在专业领域应用面临的主要挑战包括：模型技术能力不足，如知识更新成本高、推理过程不透明、“幻觉”现象等；保障体系构建不全，缺乏体系化的解决方案和完善的行业治理。为应对这些挑战，报告建议：

• 提升数据供给质量：增加数据多样性和丰富度，实现更完善的数据处理，建立持续的数据质量评估机制。
• 模型知识专业增强：通过知识工程抽取领域知识，结合外部知识库和专业工具，实现价值对齐。
• 内容生成可控可信：应用检索增强生成、工具学习和围栏工具等技术，确保内容生成与外部知识库和专业工具协同。
• 智能体提升复杂任务处理可信：利用智能体范式拓展应用范围，通过人机交互确保决策质量和安全，并通过多智能体协同进一步提升推理可信程度。
• 新安全范式保障可信：引入OVTP可溯范式和NbSP零越范式，提升基于身份的访问控制、工具调用和Prompt会话交互等数据内视能力。
• 反馈迭代提升体系：建立高效的反馈机制，结合持续集成、持续部署和持续训练等流程，提升模型稳定性和过程可信。
• 应用系统评测验证：构建覆盖大模型“建用管”全生命周期的评测体系，采用主客观复合的测试方法，对大模型进行全面评测。

报告以金融、医疗、政务领域的智能投顾助理、智能就医助理和数字社工产品为例，展示了大模型可信应用框架在实践中的应用成效，并展望了未来大模型技术和工程架构的演进方向，以及产业生态合作完善的路径。