1服務描述
1.1 服務說明
大模型諮詢服務：
基於智算需求的情境化諮詢，圍繞大模型通義系列產品提供技術諮詢和指導服務，並按需提供提示詞最佳化，模型評測支援等技術服務。
智能體搭建技術服務：
提供基於客戶業務情境的智能體建設服務，包括業務情境梳理、智能體架構設計、工程鏈路實施、效果觀測最佳化的智能體落地服務。
模型微調訓練服務：
提供面向企業客戶的領域知識適配與模型定製需求，提供從資料準備、模型選型到訓練調優的端到端技術服務；支援 SFT, LoRA, DPO,
CPT 等微調和訓練，配套提供訓練資料清洗與標註、訓練過程監控、模型效果驗證及模型部署等服務。
2服務涵蓋範圍
2.1 大模型諮詢服務涵蓋範圍
服務涵蓋範圍包含：
1) 情境需求調研：訪談確認業務痛點和大模型應用需求，調研現有知識庫、資料資產、API 介面等資源。
2) 技術現狀調研：分析計算資源、網路環境、技術架構，明確知識源、資料庫、應用系統的接入能力與介面規範。
3) 智能體編排方案設計：設計智能體鏈路、節點、模型選擇、評測方式及標準。
4)上下文工程最佳化方案：提供面向情境的提示詞深度最佳化服務。
5) 專案過程管理與諮詢計劃制定支援。
服務涵蓋範圍不包含：
1)智能體相關的工程開發。
2)客戶系統的代碼開發與功能改造。
3)第三方軟體的安裝、測試、故障診斷、最佳化等日常營運服務。
4)非大模型相關的IT系統架構改造或通用數字化轉型諮詢。
2.2 智能體搭建技術服務涵蓋範圍
服務涵蓋範圍包含：
1)大模型相關應用情境需求和技術調研分析。
2)智能體架構設計與編排搭建實施。
3)上下文工程設計與實施。
4)智能體效果評估和最佳化。（不包含模型微調和訓練）
5)工具或 Skills 接入。
6)專案過程管理與實施計劃制定支援。
7)目前智能體搭建情境範圍包括：
序號 | 智能體情境 | 智能體情境描述 |
1 | 複雜文檔知識庫RAG問答 | 協助企業高效檢索企業內海量非結構化複雜文檔，支援自然語言提問，自動檢索文檔片段，結合上下文產生精準答案，顯著降低知識尋找成本，提升決策效率。 |
2 | 表單資訊抽取和填報 | 協助企業快速處理各類業務表單，自動從上傳的圖片/文檔中抽取關鍵字段，智能校正邏輯完整性，並預填充至目標系統資料表單，大幅減少手工錄入錯誤與耗時。 |
3 | 複雜結構化報告產生 | 協助企業高效產生專業級結構化報告，根據輸入的目標/資料/模板，自動組織內容架構、填充分析結論，並支援多版本對比與合規校正，顯著提升報告產出品質與效率。 |
4 | 航司酒店行程助手 | 協助航旅企業搭建全生命週期行程助手，根據旅客偏好、預算等，整合航旅企業的產品資源產生詳細出行方案，支援行中履約管控和應急方案推薦，提升旅客出行體驗。 |
5 | 智能3C家電管家 | 協助3C企業搭建智能家電助手，基於ASR+LLM+TTS鏈路適配所有消費電子裝置，實現"可見即可說"的零層級互動，顯著提升智能家電使用體驗與家庭智慧化水平。 |
6 | 人力資源智能招聘 | 協助企業高效完成從職位發布到候選人入職的全流程招聘，自動解析JD、多渠道分發、智能篩選簡曆，產生評估報告，並支援候選人體驗追蹤，顯著縮短招聘周期。 |
7 | 人崗匹配與培訓規劃 | 協助企業精準評估員工能力與崗位要求的匹配度，基於員工履曆、績效、技能等標籤，自動識別能力缺口，推薦學習路徑與培訓課程，支撐人才發展與組織效能提升。 |
8 | 物流段碼治理和簽收識別 | 協助物流企業高效處理末端配送中的地址標準化與簽收驗證，自動解析模糊地址、匹配標準段碼，支援簽收照片/簽名的智能識別與異常預警，降低物流派送失敗率。 |
9 | 輿情公關VOC | 協助政府和企業監測和分析使用者聲音，彙總社交媒體、評論等多渠道反饋，識別情感傾向、熱點話題與風險訊號，產生洞察報告並推薦應對策略，支撐高效輿情管理。 |
10 | 保險理賠一站式助手 | 協助保險企業搭建線上理賠助手，解析報案材料、比對保單條款、評估損失合理性、識別欺詐風險，並產生裁決建議與溝通話術，顯著縮短理賠周期，提升客戶體驗。 |
11 | 商品打標選品輔助 | 協助零售企業快速完成商品選品決策，解析商詳資訊、匹配類目標籤、識別賣點與競品差異，並基於銷售資料推薦潛力商品，提升選品準確率與上架效率。 |
12 | 線上虛擬醫學助手 | 協助醫學企業搭建線上醫學助手，通過多輪問診收集癥狀資訊，結合知識庫提供原因分析、自查建議等，並支援緊急風險預警，提升使用者健康意識與醫學資源匹配效率。 |
13 | 病例分類打標 | 協助醫學企業高效管理病例資料，解析病曆文本、識別疾病診斷、用藥資訊等關鍵實體，並按體系進行分類打標，支撐質控管理與醫保審核，提升醫學資料治理效率。 |
14 | 智能PPT文案助手 | 協助企業使用者產生PPT文案，根據使用者輸入的主題、大綱，自動產生邏輯清晰的頁面文案、圖表建議等，並支援風格適配和模板配置，降低PPT製作門檻與時間成本。 |
15 | 智能問卷調查助手 | 協助政府和企業產生和分析問卷，基於調研目標推薦問題範本、選項設計等，產生個人化問卷，並回收後產生洞察結論與可視化報告，提升調研效率與決策品質。 |
16 | 智能招投標助手 | 協助企業高效編製招投標文檔，支援招標檔案摘要總結，投標檔案自動產生，招標方資質審核，投標資源的智能匹配，減少招投標過程中的時間與精力投入； |
17 | 餐廳智能點餐管家 | 協助餐飲企業搭建線上點餐助手，支援消費者自然語言點餐，基於歷史訂單記憶推薦常點餐品，關聯知識庫並調用支付訂單等系統，實現端到端點餐閉環節省決策時間。 |
18 | 企業BI資料查詢和分析助手 | 通過對接企業內部資料庫，支援使用者通過自然語言提問，產生sql查詢，返回最終結果。並可結合客戶業務領域知識，進行資料分析，實現資料洞察。 |
服務涵蓋範圍不包含：
1)客戶系統的代碼開發與功能改造。
2)智能體前端應用開發與功能改造。
3)第三方軟體的安裝、測試、故障診斷、最佳化等日常營運服務。
4)非大模型相關的IT系統架構改造或通用數字化轉型諮詢。
2.3 模型微調訓練服務
服務涵蓋範圍包含：
1)微調/訓練的情境需求調研。
2)微調/訓練方案設計。
3)資料集準備（含訓練資料、評測資料）。
4)效果評估與效果最佳化。
5)模型部署和上線支援。
6)專案過程管理與實施計劃制定支援。
服務涵蓋範圍不包含：
1)客戶系統的代碼開發與功能改造。
2)第三方閉源軟體的安裝、測試、故障診斷與最佳化。
3)覆蓋阿里雲產品之外的訓推架構，和所有（包括阿里雲以及三方）架構級改造。
3前提條件
3.1 AI諮詢服務前提條件
1)服務申請時效：客戶需至少提前 15 個自然日提出服務申請；
2)客戶提供業務情境說明、現有系統架構文檔、知識庫/資料資產清單。
3)客戶需要購買使用阿里雲通義系列產品。（至少通義模型）
4)環境與許可權：客戶需提供非生產環境的存取權限、遠程通道及必要的資料/代碼資源。
5)專案配合：客戶需指定具有決策權的專案經理或技術經理作為關鍵連絡人，並在 5 個工作日內書面確認實施方案。
3.2 智能體搭建技術服務前提條件
1)服務申請時效：客戶需至少提前 15 個自然日提出服務申請；
2)環境與許可權：客戶需提供非生產環境的存取權限、遠程通道及必要的資料/代碼資源。
3)客戶需要購買阿里雲算力或使用阿里雲MaaS平台服務。
4)專案配合：客戶需指定具有決策權的專案經理或技術經理作為關鍵連絡人，並在 5 個工作日內書面確認實施方案。
3.3 模型訓練服務前提條件
1)服務申請時效：客戶需至少提前 15 個自然日提出服務申請；涉及大規模資料或算力遷移的情境，建議提前 30 天申請。
2)客戶應提供必要的非生產環境、資料範例、API介面文檔及遠端存取許可權。
3)客戶提供訓練資料集、算力資源、明確的任務目標與評測標準。
4)專案配合：客戶需指定具有決策權的專案經理或技術經理作為關鍵連絡人，並在 5 個工作日內書面確認實施方案。
5)客戶需要購買阿里雲算力或使用阿里雲MaaS/智算平台服務
6)阿里雲不提供強化學習獎勵函數設計，需由客戶提供獎勵函數。
4分工邊界及SLA
4.1 分工邊界
4.1.1 客戶與阿里雲
●客戶購買大模型技術服務。
●針對該服務的營運目標，雙方商定並確認具體營運目標及範圍。
4.1.2 客戶
●確定營運目標。
●提供場地、裝置、必要的非生產環境及遠端存取通道、許可權等，配合阿里雲開展服務。
●配合阿里雲調研現有技術架構，模型訓練配置，算力利用情況等，並參與具體的計劃實施，如部署方案，遷移方案制定等。
●審核阿里雲制定的實施計劃，並以書面或郵件方式確認阿里雲提出的具體實施計劃。客戶無正當技術理由，不得否定阿里雲提供的技術建議或方案。
●執行具體的遷移，部署，最佳化方案。
●作為營運主體，負責相關營運工作。
4.1.3 阿里雲
●負責專案的組織，成立專家方案實施團隊。
●瞭解客戶營運目標、範圍，制定實施計劃， 並獲得客戶的書面（包括但不限於電子郵件）確認。
●提供本工作說明書規定的各項服務類別目錄，如營運目標、智能體搭建方案，模型評測方案，模型最佳化方案等，提供可行建議。
4.1.4 完工標準
●提交《服務驗收報告》並獲得客戶驗收認可。
4.2 SLA
阿里雲需提供大模型服務技術經理。
阿里雲需提供《大模型技術服務工作計劃書》及《大模型技術服務驗收報告》
5服務項
5.1 AI諮詢服務項
每包提供調研及諮詢服務包括：
1)需求情境調研，提供大模型情境調研分析服務，包括：
a)對客戶的業務痛點和大模型應用需求進行訪談與確認。
b)調研現有知識庫、資料資產、API介面等可用資源情況。
c)每包支援單個業務情境不多於3場次調研會議。
2)技術現狀調研，提供大模型相關技術現狀調研分析服務，包括：
a)分析客戶當前計算資源、網路環境、技術架構等現狀。
b)明確企業知識源、資料庫、應用系統的接入能力與介面規範。
c)每包支援不超過5個主要系統的技術對接評估。
3)智能體技術鏈路設計，包括：
a)輸出智能體相關技術方案，包括智能體編排鏈路、節點設計、模型選擇、評測方式及標準等。
b)設計智能體工程鏈路，針對複雜情境設計多節點工作流程或者多智能體工作流程方案，並提供智能體搭建技術諮詢指導。
c)每包支援1 個鏈路設計方案，且方案中節點數量不超過 5 個。
4)面向情境提示詞最佳化服務，包括：
a)通義千問模型提示詞相容化改寫。
b)提示詞效果評測和PE調優。
c)每包支援不超過 3 輪提示詞最佳化，每輪最佳化評測不超過 5 個模型，不超過 1000 條評測資料。
5)提供專案執行過程的專案管理服務。
5.2 智能體搭建技術服務項
提供智能體搭建技術服務包括：
1)情境需求調研，提供大模型情境調研分析服務，包括：
a)對客戶的業務痛點和大模型應用需求進行訪談與確認。
b)調研現有知識庫、資料資產、API介面等可用資源情況。
c)每包支援單個業務情境不多於3場次調研會議。
2)技術現狀調研，提供大模型相關技術現狀調研分析服務，包括：
a)分析客戶當前計算資源、網路環境、技術架構等現狀。
b)明確企業知識源、資料庫、應用系統的接入能力與介面規範。
c)每包支援不超過5個主要系統的技術對接評估。
3)智能體技術鏈路設計和實施，包括：
a)輸出智能體相關技術方案，包括智能體編排鏈路、節點設計、模型選擇、評測方式及標準等。
b)設計智能體工程鏈路所依賴的 MCP 工具或 Skills，定義工具的輸入輸出標準。
c)每包支援不超過 1個技術鏈路，5 個智能體節點，3個 MCP 工具/Skills 調用。
4）上下文工程最佳化，包含：
a)設計編排方案中節點的提示詞，並進行多輪最佳化。
b)基於阿里雲 MaaS 產品，結合智能體編排方案及上下文工程，進行工程鏈路搭建串聯實施，完成與客戶現有的工具或 Skills 接入。
c)每包支援不超過 5 輪提示詞最佳化，最佳化驗證不超過 5個模型。
5）智能體評測驗證和效果最佳化，包括：
a) 提供智能體效果驗證，提供智能體高可用部署方案，支援客戶完成生產層級智能體部署。
b)提供 badcase 收集與最佳化服務，並基於智能體架構進行效果調優（不涉及模型微調）。最終交付效果以阿里雲與客戶雙方共同確認的標準為準。
c）每包支援不超過2000條評測資料，badcase收集和最佳化不超過5輪，評測和最佳化驗證不超過5個模型。
6)提供專案執行過程的專案管理服務。
5.3 模型微調訓練服務項
提供模型微調訓練服務包括：
1)情境需求調研，提供大模型微調或訓練情境調研分析服務，包括：
a) 對客戶的業務痛點和大模型微調/訓練需求進行訪談與確認。
b) 收集並調研現有訓練資料、標註資源、算力預算等可用資源情況。
c) 每包支援單個微調/訓練情境不多於 3 場次調研會議。
2)資料收集和算力評估，提供客戶側資料品質收集分析和算力資源評估服務，包括：
a) 收集並分析客戶當前資料品質、資料格式，並提供資料格式規範與樣本質檢建議。（資料集由客戶提供）
b) 評估微調/訓練所使用資源的規格和數量。
c）基於收集到的客戶資料按需進行資料預先處理，包括資料去重，過濾，增廣等。
d) 每包支援不超過 5 個主要資料來源的技術對接評估，客戶提供資料量不多於5萬條樣本。
3)微調/訓練方案設計和訓練任務實施，包括：
a) 輸出微調/訓練相關技術方案，包括基座模型選擇、微調/訓練策略（如
LoRA/SFT/RLHF）、超參數設計及評測標準等。
b) 配置訓練指令碼，執行訓練任務（基於客戶提供的算力資源）。
c) 每包支援不超過 1 個訓練任務+1個模型版本+1種演算法，模型訓練迭代次數不多於3次。
4)模型評測驗證和效果最佳化，包括：
a) 根據客戶的評測目標設計核心指標，如準確率、相關性、合規性與響應完整性等。
b)執行模型評測和部署，輸出模型評測報告。（評測資料集由客戶提供）
c) 提供
badcase 收集與最佳化服務，並基於微調/訓練架構進行效果調優。最終交付效果以阿里雲與客戶雙方共同確認標準為準。
d）每包支援不超過5萬條評測資料，評測迭代不超過 3 輪，評測和最佳化驗證不超過 3 個模型版本。
5)提供專案執行過程的專案管理服務。
6服務流程
6.1 大模型諮詢服務
申請時間限制：客戶須至少應於大模型諮詢服務開始日之前提前15個自然日提出申請。
6.2 智能體搭建服務
申請時間限制：客戶須至少應於智能體搭建服務開始日之前提前15個自然日提出申請。
6.3 模型微調訓練服務
申請時間限制：客戶須至少應於模型微調訓練服務開始日之前提前15個自然日提出申請。
7驗收標準
阿里雲提供以下交付物，視為服務驗收合格：
1.阿里雲交付《大模型技術服務工作計劃書》及《大模型技術服務驗收報告》，並獲得客戶書面確認（含電子郵件形式）。
2.《大模型技術服務工作計劃書》及《大模型技術服務驗收報告》內容包括：
服務開始之前，阿里雲對客戶大模型需求的分析和大模型技術選型建議。
基於客戶的業務特性和業務需求，阿里雲就客戶業務實施提供技術方案建議。
8完工標準
實施結束並完成客戶驗收工作。