先了解它是什么有哪些能力，在思考能做什么，自己业务范围内有什么痛点，然后是验证是否能落地，再去看怎么做？

0.快速学习

• 很多民警同事（领导）都看到了Deepseek的崛起，但是苦于自己不懂技术不知道怎么应用。网上学习五花八门，找不到系统的学习文章，更不知道哪些技术适合实战。
• 学习途径： ①很多时候视频学习是最快能让我们入门的，往往比文字更好的吸收，我们可以通过互联网bilibili去看一些免费的视频，有些博主会分享更加实战的技术；②加入行业圈子，与已经实战的地方交流学习，青出于蓝，站在巨人的肩膀上做事情也是一种智慧；③有些热心网友整理的文章。
• 我这边也准备了一个PPT清华大学 新闻学院 人工智能学院《DeepSeek：从入门到精通》；
• 欢迎公安战友们内外访问羚羊学院来学习交流业务；（GA同事私信给地址）

DeepSeek从入门到精通.pdf

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1. 了解公安行业需求与痛点

• 公安行业涉及治安管理、案件侦查、反诈业务、交通管理等多个领域，每个领域都有其特定的需求和痛点，如何减轻基层民警工作。例如，案件侦查需要快速提取线索、分析关系，交通管理需要实时监测路况和预警风险。
• 小白可以通过与一线公安人员交流，了解他们在工作中遇到的具体问题，从而明确大模型可以发挥价值的场景。
• 可以通过内网学习平台羚羊学院学习；

2. 选择适合的模型与平台

• 公安行业对数据安全和隐私要求极高，因此建议优先选择经过行业认证、部署在公安网环境的大模型。例如，Deepseek，可以内外部署，对硬件性能要求低，推理性强；公安部第三研究所发布的“锐智大模型”AyenaSpring，具备海量公安行业知识，支持智能问答、文本生成、决策辅助等功能。
• 此外，一些多模态大模型（如依图“天问”）在视频监控、图像识别等领域也有出色表现，适合用于公共安全场景。

3. 数据准备与模型微调

• 公安行业积累了大量数据，但这些数据需要经过清洗、标注和整合才能用于模型训练。小白可以参与构建行业知识库，将法律法规、案件数据、业务流程等信息融入模型。
• 通过流程编排、微调（如LoRA技术）或提示词工程（Prompt Engineering），让大模型更好地适应公安业务场景。

4. 结合实际业务场景落地应用

• 案件研判：利用大模型提取案件线索、分析诈骗手法、梳理嫌疑人关系等，辅助民警快速定位关键信息。
• 视频监控：通过多模态大模型实现视频语义搜索、异常行为检测等功能，提升监控效率。
• 智能问答与辅助决策：为民警提供法律法规查询、业务流程指导、案件串并等功能，减轻工作负担。

5. 技术与业务的融合

• 小白需要与技术团队和业务团队紧密合作，确保大模型的应用能够无缝对接现有业务系统。例如，通过API调用或插件开发，将大模型能力嵌入到公安网的第三方系统中。
• 同时，要关注技术的持续优化，如算力成本、模型性能等问题，确保应用的稳定性和高效性。

6. 培训与推广

• 组件学习团队，相信团队的能力永远比一个专业的人更加强大（三个臭皮匠赛过诸葛亮），对公安人员进行大模型应用培训，相互学习每日晚上相互分享知识，帮助他们熟悉如何使用模型辅助日常工作。可以通过实际案例演示、操作手册等方式，降低使用门槛。
• 评选优秀思路，逐步推广模型应用，从试点项目开始，逐步扩大到更多业务场景，积累经验并优化模型。