面对敏感问题，一味拒答，导致用户体验降低
通用模型往往利用联网搜索进行知识获取，因为信息源自身风险导致信息不可靠
信息高速迭代，传统知识库难以给出最新动态知识
通用模型在时政、历史、政策法规等领域存在幻觉风险，极易触发严重的合规问题与社会舆情
精准识别用户输入意图，并根据语义进行分层，实现对拒答、精准回答、引导就拍呢的差异化分层
内置“中国政治百科、中国近代史百科、中国科技百科”等权威可信知识库，确保在涉政、历史等敏感领域，回复永远立场坚定、准确客观
依托可信知识库和大模型学习能力，保障数据源头安全并每小时进行知识更新，解决模型知识滞后问题
支持输出风险标签和代答标签，允许用户根据质量灵活选择拒答、数美答或模型答
针对违法违规高风险领域，提供基于权威来源的准确信息 。通过对抗大模型“幻觉”现象，建立可靠的信源校准机制，确保每一句输出都符合国家法律法规与政策导向
针对歧视、暴力、仇恨等负面内容进行即时驳斥与正面引导 。塑造负责任、有温度的 AI 形象，彻底规避因不当言论引发的品牌声誉危机
首创意图分层代答技术，将传统“冷冰冰拒答”降至0.2%，在守住底线的同时最大化提升用户留存
深度对标合规监管要求，提供从政务学习到智能终端的全场景合规支持，保障产品高效通过安全备案
专业的政策解读
亿级样本沉淀，深入研究真实互联网用户提问习惯，官方语料全量人审清洗，AI研究院红蓝对抗研究，实时迭代更新，提升模型安全能力
审核成本直降50%
对用户提问自动分层分类处置，按需进行安全回复：必须准确回答、必须纠正回答，正向引导回答。大幅降低人工复核
有效回答率提升至99%
应答尽答，有效识别风险、敏感、极端问题，自然流畅代答，有效减少“幻觉”发言，生硬拒答、“系统繁忙”，无响应等情况
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