T/CECC 50-2025 人工智能大模型知识库建设通用要求

本文件规定了人工智能大模型知识库建设的基本原则、数据内容及质量、知识库设计、开发实施、管理活动与要求。 本文件适用于开展大模型知识库设计、开发、部署与评估活动的企业、研究机构、政府部门等组织。 本标准主要包含以下内容： （1）范围：本文件规定了人工智能大模型知识库建设的数据内容及质量、知识库设计、开发实施、管理活动与要求。本文件适用于开展大模型知识库的设计、开发、部署与评估活动的企业、研究机构、政府部门等组织。 （2）规范性引用文件：下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 34960.5-2018 信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范 GB/T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 GB/T 36344-2018 信息技术 数据质量评价指标 GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T 42131-2022 人工智能 知识图谱技术框架 GB/T 45288.1-2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求 （3）术语和定义：给出了本文件需要界定的术语和定义。 （4）缩略语：给出了适用于本文件专业用词的英文缩略语。 （5）基本原则：规定了人工智能大模型知识库建设中应遵循的基本原则，包括权威可信、安全可控、持续演进、智能驱动、开放兼容与价值导向原则。 （6）知识库设计：规范了知识库设计的主要环节，包括需求分析、功能设计、知识建模、逻辑设计、物理设计。 （7）数据内容及质量：针对大模型知识库中的数据内容进行规范，包括基础内容（结构化文本数据、非结构化文本数据、多模态数据、领域知识数据）、元数据以及扩展数据（实时更新数据、用户生成内容、跨语言数据）；以及数据质量的特性，包括准确性、完整性、一致性、时效性、多样性、安全合规等。 （8）开发实施：规范了大模型知识库的开发实施流程以及流程中应遵循的相关规定，包括数据采集、文件解析、数据清洗、数据切片、数据标注、检索与召回。 （9）管理活动与要求：规范了大模型知识库建立后的管理活动，包括安全与权限管控、知识维护与更新、运营分析与优化、质量评估与管理、备份与恢复、系统监控与优化