打造行业大模型“数据高铁”——从千亿原始数据到高质量数据集的全链路解决方案

在大模型浪潮席卷各行业的今天，高质量训练数据的稀缺已成为制约各行业AI落地的核心瓶颈。传统数据治理模式难以满足大模型对海量、高质量数据的渴求，而全国数据标准化技术委员会近期推出的《高质量数据集建设指南》，正为行业提供了系统的方法论指导。该指南明确定义了高质量数据集的标准，并提出了涵盖数据需求、规划、采集、预处理、标注、模型验证的完整生命周期。

面对这一系统性工程，紫光云公司创新性地构建了数据平台、知识平台、模型平台三位一体的全流程工具体系，打造出一条贯通数据汇聚、治理到供给的"数据高铁"，将千亿条原始数据转化为可直接用于模型训练的高质量数据集，让大模型训练从"艰难找粮"彻底转向"精准投喂精粮"。

数据平台：打通数据汇聚、治理和供给全链路

高质量数据集建设的第一步，是确保海量数据的全面、高效、合规归集。数据平台的核心使命正是解决数据从哪里来、如何高效归集与治理的问题，为后续的知识加工与模型训练提供充沛、优质的“原材料”。

紫光云数据平台实现了从数据采集到数据供给的全面贯通。在某一大型区域性医疗数据治理项目中，平台已稳定接入89家医疗机构，汇聚治理了千亿级原始数据，生成了3400余个即拿即用的数据集。

技术架构突破，构建了业界领先的数据归集能力：

流批一体高性能数据归集

紫光云打造了吞吐高达23.7万条/秒的高性能数据引擎，通过创新的架构设计破解数据时效滞后难题：

双通道采集模式：存量数据通过ETL异步抽取（规避源库性能冲击），增量数据通过CDC + Kafka实时捕获，实现全量历史数据与实时变更数据的亚秒级归集。

分区分流加速器：整库数据同步按表分区，多并行度处理，并发处理能力提升300%，支持200+并行数据流同步。

智能攒批处理器：动态调整批次大小（100~10万条/批），吞吐量提升5倍，数据延迟降低至毫秒级。

智能数据治理及质控体系

面对上百家机构数据标准不统一的挑战，平台内置完整的智能治理内核：

智能SQL标化引擎：基于预设数据集规范，自动完成表结构、字段名和数据类型转化。

可视化字典管理：支持Excel/数据库批量导入，例如智能匹配ICD-10、药品编码等标准值域。

闭环质控工作流：由业务专家制定质控规则库，实现自动派单→整改→复核的完整质控闭环。

知识平台：高质量数据集的智能工厂

知识平台在功能上类似RAG知识库系统，支持对结构化和非结构化知识的统一管理与查询；同时更进一步，核心突破在于支持将管理的多源知识自动加工为高质量训练数据集

智能化加工流水线：

平台支持将结构化数据库、非结构化文档等多源异构数据自动转为模型训练所需的主流数据集格式，提供了一套完整的"数据集生产线"：

数据抽取：从千亿条原始数据中精准提取目标信息

智能洞察：自动识别数据特征与数据质量问题

数据处理：内置丰富算子，针对洞察的问题，进行数据异常处理、清洗过滤、去重、去隐私等处理

数据组装：根据模型训练的格式要求，组装数据，组装结果可用于直接训练大模型

精准标注：结合专家知识与大模型能力，实现高质量数据标注

知识蒸馏：提炼核心知识，构建思维链训练数据

智能拆分：按需生成训练集、验证集、测试集

这一“精加工”过程，将原始数据转化为满足特定模型微调和研究需求的高质量数据集成果，彻底解决了大模型训练的“数据粮食”问题。

模型平台：模型训练与评估中心

模型平台提供从模型训练到部署的一站式服务，承担着将高质量数据集转化为可信、可用AI模型的重任。

全流程模型训练与优化：

在某客户项目中，紫光云对多个主流8B级别基座模型进行了初步测评，准确率相差较小。最终选定Qwen3-8B（基线准确率：20.4%）进行深度优化。随后我们利用模型平台，通过一套严谨的训练流程实现了性能飞跃：

SFT 监督微调：平台支持主流开源大模型，提供可视化的参数配置界面，内置经过大量实践验证的训练参数模板，大幅降低训练门槛。实战中我们使用经知识平台制备的高质量数据集进行初步训练，准确率从20.4%提升至72%。

DPO 强化学习：平台支持基于人类反馈的强化学习（如DPO），允许企业注入专家知识和业务偏好，通过“优选劣汰”的机制，持续优化模型输出，使其更安全、可靠、符合业务需求。这一过程中，准确率从72%进一步提升至82%。

定向数据增强与增量微调：根据模型测评中的错误案例，反向指导知识平台进行定向数据增强，并进行增量SFT，最终准确率稳定提升至87%（基于客户测评标准）。

自动化模型验证与评估：

平台构建了多维度的评估体系，以确保模型输出既准确又可靠：

自动指标评估：在预留的测试集上，自动计算BLEU、ROUGE、BERTScore等一系列指标，从文本匹配度、信息覆盖度、语义一致性等方面进行量化评估。

人工评估集成：平台提供便捷的评估界面，支持领域专家从准确性、相关性、安全性、专业性等多个维度对模型输出进行打分，评分结果可自动汇总并与自动指标融合，形成综合性能报告。

闭环演进：评估结果与反馈数据自动回流至知识平台与数据平台，用于指导新一轮的数据采集与数据集优化，形成“数据→模型→评估→数据”的持续迭代闭环。

实践成果：赋能关键行业，打造高质量数据集标杆

紫光云三平台联动方案，通过自研的数据平台、知识平台与模型平台，构建起支撑数据采集、治理标注、微调训练全流程的完整工具体系，正在重新定义各行业大模型的数据供给范式：

数据平台确保训练数据持续新鲜、全面覆盖，解决"数据从哪里来"的根本问题。

知识平台通过智能加工将多源异构数据转化为高质量、高价值训练集，完成从"原始数据"到"优质燃料"的蜕变。

模型平台实现模型的高效训练、精准评估与持续优化，打通从"数据"到"智能"的最后一公里。

这套全流程工具体系已在多个行业场景中验证其价值，依托这一体系成功制备了专业领域高质量数据集，成果获得国家主管部门认可。在智能化转型的浪潮中，紫光云提供的不仅是工具，更是让每个行业将自身数据资产转化为驱动业务创新智能动力的核心能力。通过这趟高效可靠的"数据高铁"，紫光云为各行各业将数据要素转化为可信AI生产力，提供了坚实、可靠的现代化基础设施，真正实现了数据价值的全面释放。