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零代码在线大模型微调在政务服务中的应用：基于 LLaMA-Factory 框架的实操指南
近两年，政务部门、公共服务机构正积极推动数字政府建设，而大模型技术正成为提升治理能力和公共服务体验的重要抓手。然而，通用大模型在政策法规、办事流程、合规表达等领域往往无法做到精准回答，甚至存在“幻觉”，在政务领域存在一定风险。
因此，基于零代码/低代码微调的在线大模型微调越来越受到政务系统重视。尤其是利用LLaMA-Factory 框架，政府部门无需复杂算法团队，即可快速构建面向政策问答、办事指南、智能政务咨询的专属模型。
本文适用于政务单位、数字政府建设团队、信创算力服务商与智慧城市运营商，提供可落地的微调方法论。
一、为什么政务需要零代码/低代码微调？
政务场景对 AI 的要求比商业客服更高：
| 需求维度 | 说明 |
|---|---|
| 合规准确 | 回答不得偏离政策法规条款 |
| 风险控制 | 不得生成违规、不当、虚假内容 |
| 标准统一 | 办事流程需保持一致性 |
| 多语系、多人群适配 | 普通话、方言、老年友好表达等 |
通用大模型面临的典型问题：
- 对分级管理、政策适用范围理解不足
- 相似政策无法自动区分
- 表述不严谨，无法用于正式部门咨询
因此，政务必须构建具有政策理解能力的专属模型。
二、LLaMA-Factory 框架对政务场景的契合度
| 能力 | 政务场景价值 |
|---|---|
| 支持指令微调（SFT） | 政策条文、办事流程结构化训练 |
| 支持低代码可视化训练 | 非技术人员也可参与模型优化 |
| 在线大模型微调 | 无需部署 GPU 环境即可快速试点 |
| 支持 QLoRA、LoRA 降低成本 | 适合财政预算可控的信息化改造 |
| 支持国产模型、信创体系 | 可与国产化大模型兼容 |
三、政务政策型数据微调格式建议
适用于 LLaMA-Factory Online 的 JSON/JSONL 格式：
{"instruction":"上海市居住证积分办理需要哪些材料？","output":"申请人需提供身份证、居住证、劳动合同、社保缴纳证明等材料，具体由区人社部门审核。"}
数据构成建议如下：
| 数据类型 | 占比 |
|---|---|
| 政策条文解释 | 40% |
| 办事流程分步骤说明 | 30% |
| 咨询对话示例 | 20% |
| 风险与限制边界 | 10% |
四、在线大模型微调：政务系统实施流程
推荐路径：
1）梳理政策知识库与办事场景
2）构建多轮咨询语料
3）基于 LLaMA-Factory 进行训练
4）结合 RAG 知识检索提高准确率
5）上线试运行与风险审查
建议的 QLoRA 参数参考：
learning_rate: 2e-4
lora_rank: 8
max_steps: 1200
gradient_checkpointing: true
五、典型落地场景
| 场景 | 价值 |
|---|---|
| 智能政务咨询助手 | 24h 问答，缓解热线压力 |
| 公共服务知识库 | 社保、医保、教育、住房等政策统一回答 |
| 信访辅助初筛系统 | 更准确理解诉求 |
| 投诉处理辅助生成 | 提高行政处理规范性 |
六、总结
政务 AI 不是“会聊天”就够了，而是要“会按政策回答”。借助零代码/低代码微调能力与LLaMA-Factory框架的在线大模型微调平台LLaMA-Factory Online，政府部门可以在可控范围内快速获得安全、可信、合规的政务智能模型。