本项目数据架构采用数据采集—治理加工—知识沉淀—智能应用—数据回流的闭环设计，以数据中台为统一底座，以高质量数据集为基础，以知识库与垂直领域小模型为双引擎，构建一体化、高可信、可迭代的数据支撑体系。
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数据采集层
由数据中台统一汇聚、治理与管理。标准化归集缴存、提取、贷款、财务、风控等业务数据，整合用户行为、服务渠道、运营日志等综合数据，接入公安、民政、社保、不动产等政务共享数据，同时汇集政策文件、档案影像、执法案例、风险案例等多维数据。
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数据治理与加工层
开展数据清洗、转换、去重、补齐、结构化解析等治理工作，形成行业术语库、政策法规库、服务事项库、执法案例库、风险案例库等统一标准、统一口径的高质量可用数据集。
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知识沉淀层
构建垂域小模型推理引擎 + 知识库检索引擎双轮驱动体系。训练政策分析、事项研判、风险评估等垂域模型；构建政策法规、服务事项、执法案例、客服问答、数据标准等专题知识库，通过向量检索与语义重排实现知识精准调用。
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智能应用层
基于模型推理与知识检索能力，输出事项配置、运行监测、主动推送、执法研判、智能问数、风险识别、审批核验等应用数据，实现业务流程自动化、审批核验智能化、风险防控前置化、服务供给精准化。
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数据存储层
采用多类型数据库协同架构：关系数据库存储结构化业务数据，对象存储管理文档、档案与模型文件，向量数据库支撑知识切片检索，图数据库支持关联穿透与风险分析，缓存数据库提升热点数据响应速度。
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数据回流与闭环机制
将业务办理数据、交互会话、推理日志、用户反馈、处置结果等实时回流至数据中台，持续补充样本、优化模型、更新知识、完善规则。
🔄 形成 数据 — 治理 — 知识 — 应用 — 回流 的自进化闭环