涉及重点技术内容包括：

1. 数据预处理技术

    利用数据挖掘、自然语言处理中的正则匹配、文本去重等技术，对收集的专家知识库、专业标准、知识、逻辑机理、运维经验与运行数据等资料进行冗余字符过滤、重复值删除等处理，提升整体预料质量。

    2.指令数据构建技术

    利用通用预训练模型的语义理解能力，基于提示词工程技术，研究微调数据的构建方法，提升微调样本构建的效率，减低成本。

    3.模型微调和评估技术

    基于预训练模型微调和评估技术，研究通过对预训练模型的参数调优、评估等过程，实现调速系统AI人工智能专业小模型构建。

    4.强化学习技术

    基于已训练模型的推理反馈数据，通过构建奖励学习模型，训练强化学习策略，微调模型的过程实现 AI 大模型的优化。