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數(shù)據(jù)標(biāo)注優(yōu)秀案例集之 | 中醫(yī)藥行業(yè)大模型數(shù)據(jù)標(biāo)注
2025年06月13日 13:37:21來源：國家數(shù)據(jù)局點擊量：14411
導(dǎo)讀云南白藥集團股份有限公司實現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用，降低了成本。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】中醫(yī)藥行業(yè)存在數(shù)據(jù)模態(tài)多樣、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、效率低等痛點。本項目從流程上定義了行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注范式，構(gòu)建采集、分類、翻譯、標(biāo)注等全流程管理體系；技術(shù)上融合Graph RAG，通過CV與LLM進行數(shù)據(jù)合成，實現(xiàn)了多模態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用；成效上構(gòu)建了中藥材質(zhì)檢、診療、營銷等高質(zhì)量數(shù)據(jù)集及應(yīng)用，標(biāo)注效率提升30倍，中藥材質(zhì)檢效率提高50%，退換貨成本降低1000萬/年、營銷復(fù)購率增長1000萬。
 
　　舉措與成效
 
　　一是構(gòu)建中醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注管理范式。針對數(shù)據(jù)模態(tài)多樣、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)缺失等痛點，建立了涵蓋采集、血緣標(biāo)記、分類、翻譯、標(biāo)注全流程管理體系。提供OCR識別、古文翻譯，圖文關(guān)聯(lián)等能力；同時定義層級標(biāo)簽形成多維度數(shù)據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)構(gòu)建中醫(yī)藥質(zhì)檢、診療、營銷等場景近百萬高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，覆蓋三七、茯苓15萬例，天然藥物4618種。
 
　　二是應(yīng)用Graph RAG技術(shù)，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用。針對圖文關(guān)聯(lián)技術(shù)不足、大模型上下文長度受限問題，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、聚類劃分知識社區(qū)，生成知識圖譜，支持混合檢索與大模型問答，賦能一線銷售管理，實現(xiàn)營銷復(fù)購率增長超千萬。
 
　　三是研發(fā)自動化標(biāo)注與合成數(shù)據(jù)技術(shù)，提升標(biāo)注效率。針對人工標(biāo)注成本高、耗時長等瓶頸，引入SAM模型實現(xiàn)圖像智能分割，人工僅需修正20%結(jié)果，標(biāo)注效率提升30倍，分揀效率提升50倍，年節(jié)約成本超千萬。同時基于Self-Instruct方法利用大模型生成合成標(biāo)注數(shù)據(jù)。合成數(shù)據(jù)支撐大模型訓(xùn)練，推動任務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備縮短60%。
 
　　特色亮點
 
　　一是構(gòu)建中醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)注體系，推動行業(yè)數(shù)據(jù)治理規(guī)范化。建立行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注全流程管理體系，確保數(shù)據(jù)合規(guī)性與可追溯性。支撐行業(yè)數(shù)據(jù)共享與模型共建，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈伙伴建立中藥材數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，推動行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)業(yè)化。構(gòu)建數(shù)據(jù)流通與應(yīng)用，賦能中醫(yī)藥全產(chǎn)業(yè)鏈(種植、加工、流通、服務(wù))。
 
　　二是Graph RAG技術(shù)賦能精準(zhǔn)診療與智能營銷。基于大模型抽取長上下文關(guān)系，生成知識圖譜；通過子圖檢索增強多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，將復(fù)雜問題回答準(zhǔn)確率提升10%。該技術(shù)驅(qū)動構(gòu)建中醫(yī)診療助手賦能基層醫(yī)療機構(gòu)、產(chǎn)品營銷助手賦能一線銷售管理，推動中藥材復(fù)購率年增長達千萬級收益，計劃擴展至千家藥店，可推廣其它場景應(yīng)用。
 
　　三是自動化標(biāo)注+合成數(shù)據(jù)技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注效率提升。在圖像標(biāo)注利用通用CV模型實現(xiàn)自標(biāo)注，利用領(lǐng)先大模型合成文本標(biāo)注數(shù)據(jù)。完成百萬條微調(diào)數(shù)據(jù)，幾萬條COT推理數(shù)據(jù)，為行業(yè)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注提供示范。
關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)大模型
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