某公司干部处办公室里，五位领导班子成员围坐在投影幕布前，为即将启动的“2025年第一批次干部调整专项工作”提前进行内部讨论。

分管组织工作的赵副书记又一次重复了某岗位对于选拔干部的要求："具有三年以上基层经历、熟悉党务工作、副科级岗位任职满两年"——这些看似明确的要求却让干部管理专员小王手忙脚乱。

由于数据分布在多个系统、多个表格，小王不断切换着查询方式，终于在1个小时后，汇总出一版并不完备的人员清单，随后又翻阅公司干部选拔调整的各项规章制度，确定清单人员是否合规。

这种"带着镣铐做大数据分析"的窘境，使得原本应该精准科学的干部选拔，变成了在信息废墟中的考古发掘。

工作人员苦笑着总结现状：“我们现在是用算盘处理大数据——听着键盘敲得噼里啪啦响，实际效率还赶不上二十年前的工作手册。领导想要一份数据，我却迟迟提供不出来。”

针对上述问题，智慧识才专家团队提出通过借助大语言模型、向量化模型、语音识别以及检索增强生成等技术，实现人机交互式的“智能问答”。通过语音或文本提问，即可高效查询干部大数据信息和各类管理制度规范，把干部信息查询工作从"信息废墟"里解放出来，让干部选拔更高效、决策更科学。

数据库问答

通过语音或文字提问，查询结构化数据

比如：提问“具有三年以上基层经历、熟悉党务工作、副科级岗位任职满两年的干部有哪些”，系统就能汇总干部材料，直观地展示符合条件的人员名单，并且对人员信息进行图表化分析，呈现人员占比等情况；提问“查询张三的基础信息”时，系统会直接展示张三的全部基础信息，并能以一句话概括介绍（如：张三，男，1975年7月17日出生，中共党员，拥有博士学位和硕士学位，现任某公司总经理，干部级别为正处级）等。

文本问答

构建本地知识库，通过语音或文字提问，查询文本数据 

比如：提问关于领导干部考核的具体要求和操作规范，系统将从《党政领导干部考核工作条例》文件中检索相关信息，并提供查询结果；提问关于干部选拔任用的原则和程序，系统将从《党政领导干部选拔任用工作条例》文件中检索，并给出相应的结果。

相较于开源的问答模型，我们能利用客户数据对 SQLCoder 模型和基座模型进行 LoRA 微调，学习上万份干部相关材料，形成干部管理问答领域的垂直大模型，回答结果更精准。

目前，我们金现代公司的“智慧识才”干部大数据分析系统已全面应用该功能，通过搭建本地知识库，训练机器掌握干部管理的规章制度、标准规范以及干部的基础信息等文本知识，可通过语音或文字的便捷提问方式，实现的高效检索，并展示答案及其出处。