大型模型在公文生成中的应用：突破RAG局限，应对安全与合规挑战

大型模型技术为公文生成带来了革命性的潜力，能够显著提升效率并实现智能化升级。然而，当前广泛采用的检索增强生成（RAG）模式在应用于公文生成时，暴露出在权限控制、数据安全以及内容理解深度方面的不足，尤其难以满足企业对公文生成在安全性、准确性和合规性方面的严格要求。本研究报告深入剖析了RAG模式在公文生成领域所面临的挑战，并着重为企业首席信息官（CIO）量身打造一套安全、高效且符合法规要求的公文生成解决方案，助力企业在数字化转型浪潮中抢占先机。

概览

主要发现：

·       检索增强生成（RAG）模式在公文生成应用中，虽然能够利用外部知识库提升生成内容的相关性，但也带来了显著的数据安全风险。敏感的公文数据在向量数据库存储和检索过程中，可能面临未经授权访问和泄露的风险。同时，RAG模式对公文内容的理解通常停留在关键词匹配和浅层语义层面，难以深入把握公文的内在逻辑和复杂语境，导致生成内容在深度和专业性上有所欠缺，无法完全满足高质量公文的需求。

·       企业公文作为组织内部沟通和决策的重要载体，其权限管理和保密性至关重要。不同层级、不同部门的员工对公文的访问和操作权限需要严格区分，以确保信息安全和合规性。尤其对于涉密或敏感公文，更需要采取精细化的权限控制措施，防止信息泄露和滥用。传统的RAG模式在权限管理方面相对薄弱，难以满足企业对公文保密性的高标准要求，需要构建更加完善和可靠的权限管理体系。

·       为了生成高质量、符合专业要求的公文，仅仅依赖于对外部知识的检索和拼接是远远不够的。大型模型需要能够深入理解公文的内容，包括其主题、意图、逻辑结构以及内在的知识体系。这种深层理解能力是提升公文生成质量的关键，也是解决RAG模式在内容理解方面局限性的根本途径。只有当模型真正理解了公文的内涵，才能生成准确、流畅、且具有高度专业性的内容，真正赋能公文的智能化生成。

建议：

·       为了应对RAG模式在公文生成中的数据安全风险和权限控制难题，CIO应着力构建企业级的权限管理和数据加密机制。实施基于角色的访问控制（RBAC），细化公文数据的访问权限，并采用端到端加密、数据脱敏等技术，确保公文数据在存储、传输和使用过程中的安全性。同时，定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修复潜在的安全隐患，构建坚实的安全防线。

·       为了提升模型对公文内容的深层理解能力，建议企业积极探索和应用知识图谱等先进技术。通过构建企业专属的公文知识图谱，将公文中的实体、关系和概念进行结构化表示，帮助模型更好地理解公文的语义和知识背景。结合知识图谱增强的RAG技术，可以显著提升模型检索的准确性和生成内容的深度，从而生成更符合企业需求的专业级公文。

·       模型微调和提示词工程是优化公文生成效果的重要手段。CIO应关注面向公文场景的模型微调策略，利用企业内部的公文数据对预训练模型进行微调，使其更好地适应公文的语言风格和专业术语。此外，通过提示词工程，设计精巧的提示词指令，引导模型生成高质量的公文内容。结合少样本学习（Few-shot learning）和语境学习（In-context learning）等技术，进一步提升模型在特定公文任务上的生成效果和智能化水平。

引言

近年来，大型模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了举世瞩目的突破，其卓越的文本生成、理解和推理能力，为各行各业带来了前所未有的发展机遇。在公文生成领域，LLM的出现被视为一次革命性的技术升级。相较于传统的公文撰写模式，LLM能够大幅提升效率，实现公文内容的智能化生成和辅助创作，从而显著降低人工成本，缩短公文处理周期。这种效率的提升不仅体现在起草速度的加快，更在于LLM能够辅助完成信息收集、内容组织和格式规范等繁琐环节，使公文撰写人员能够更专注于核心内容的构思和决策。此外，LLM的智能化升级还体现在其能够理解和应用复杂的公文写作规则、风格偏好和领域知识，生成更加规范、专业和符合特定需求的公文，为政府机关、企事业单位等各类组织机构的公文处理工作带来了质的飞跃。

检索增强生成（RAG）作为连接大型模型与外部知识库的关键技术范式，已成为当前LLM应用落地的首选模式。在公文生成领域，RAG模式通过整合海量的法规政策、历史公文、行业标准等权威知识资源，为LLM提供了丰富的外部知识支持，有效缓解了模型自身知识库的局限性问题，显著提升了生成公文的准确性和可靠性。实践证明，RAG模式在初步提升公文生成效率和质量方面发挥了积极作用，但也应看到，随着应用场景的深入和复杂化，RAG模式在公文生成中的局限性也逐渐显现出来。尤其是在对公文内容安全性、合规性、专业性和深度要求极高的企业级应用场景中，RAG模式的不足之处更加突出，亟需我们进行深入分析和有效改进。

企业公文，作为组织内部信息沟通、决策传达和指令执行的重要载体，其特殊性远超通用文本。首先，企业公文往往承载着高度敏感的商业机密、战略规划、财务数据和人事信息等，对信息保密性有着极高的要求，任何数据泄露都可能导致严重的经济损失和法律风险。其次，企业公文的撰写和流转必须严格遵守国家法律法规、行业监管政策以及企业内部规章制度，合规性是公文生成与应用不可逾越的红线。此外，企业公文在内容准确性和专业深度方面也面临着严苛的要求。例如，法律合同、财务报告、技术规范等专业性公文，需要内容精准无误、逻辑严谨、论证充分，并能准确传达专业领域的复杂信息。这些特殊性决定了企业公文生成不仅要追求效率，更要将安全性、合规性、准确性和专业性置于核心地位，而这也对当前广泛应用的RAG模式提出了更为严峻的挑战。

鉴于以上背景，本研究聚焦于企业公文生成这一特定场景，深入剖析检索增强生成（RAG）模式在应用过程中所面临的各项挑战。研究将从数据安全、权限控制、知识理解深度、内容合规性等多个维度，系统分析RAG模式在企业公文生成中存在的潜在风险和局限性。在此基础上，本研究旨在积极探索和构建更为安全、高效、可控的企业级公文生成解决方案。研究将综合考虑多种技术路径，例如知识图谱增强、模型微调优化、安全计算环境构建等，力求突破RAG模式的固有瓶颈，为企业CIO在构建下一代智能化公文生成系统时提供有价值的参考建议和最佳实践指导，最终赋能企业公文处理流程的智能化升级和数字化转型。

分析

RAG模式在公文生成中的应用与局限性

RAG模式的工作原理及其在公文生成中的应用

检索增强生成（RAG）模式巧妙地结合了信息检索与文本生成技术，为公文生成带来效率提升。其原理是先检索知识库中与用户需求相关的知识，然后基于检索结果生成文本。在公文领域，RAG模式展现出应用价值。例如，在起草政策解读公文时，RAG能检索相关法规政策，辅助起草人员理解政策背景，生成内容详实的解读文本。撰写会议纪要时，RAG可提取会议录音中的关键信息，融入纪要生成，提升结构化和信息密度。RAG模式还可应用于合同、报告等多种公文场景，提高效率和质量。然而，RAG并非完美，尤其在信息安全和内容准确性要求高的公文领域，仍存在局限性。

RAG模式在公文生成中面临的挑战：权限控制与保密性

RAG模式在公文生成中面临权限控制与保密性挑战。公文常含敏感信息，需严格控制用户对知识库的访问权限，防范数据泄露。传统RAG模式权限控制较弱，可能导致模型访问超出用户权限的敏感信息。知识库安全性和合规性也影响公文生成的安全性。若知识库存在漏洞或不合规数据，RAG生成的公文也可能存在风险。因此，公文生成场景下应用RAG，需构建完善的权限管理体系，采用数据加密、访问控制等技术，确保授权用户访问其权限内资源，并严格审计知识库，保障公文生成的安全和保密。

RAG模式的局限性：知识理解的表面化与内容泛化风险

RAG模式在公文生成中存在知识理解表面化和内容泛化风险，影响公文质量。RAG主要依赖对知识片段的浅层匹配和拼接，而非深层语义理解和推理，可能仅停留在字面理解层面，难理解公文深层逻辑和复杂关系。这易致生成内容逻辑断裂、语义模糊。例如，生成复杂政策解读公文时，RAG可能仅罗列政策条款，难深入分析政策意图和实际执行问题，导致解读缺乏深度。RAG还存在内容泛化风险。为提高检索效率，RAG常采用泛化检索策略，可能导致检索结果含大量无关信息。模型若未能有效过滤，可能将冗余信息融入生成内容，造成跑题、信息过载。公文生成对准确性要求高，内容泛化风险降低公文质量和可信度。需探索更先进知识表示和推理技术，提升模型深层理解力，采用精细化检索和过滤策略，降低内容泛化风险，发挥RAG潜力。

企业公文的权限管理与数据安全挑战

公文数据敏感性分级与权限控制需求

公文数据分级分类标准

公文数据作为企业信息资产的核心组成部分，其敏感性直接关系到组织的安全与稳定。建立科学的公文数据分级分类标准是权限管理与数据安全的基础。该标准应综合考虑公文的内容重要性、影响范围及潜在风险，将公文划分为不同的安全等级，如绝密、机密、秘密、内部、公开等。绝密级公文涉及企业核心战略和最高机密，需采取最严格的保护措施；机密级公文关乎商业秘密和重要决策，需严格控制访问权限；秘密级公文涉及部门敏感信息，需限定知悉范围；内部和公开级公文的敏感性相对较低，但仍需保障其完整性。明确的分级标准有助于企业精准识别各类公文的敏感程度，为后续权限控制和安全策略的制定提供依据，实现差异化安全防护，确保信息安全管理的高效性和针对性。

基于角色的访问控制（RBAC）

在公文权限管理体系中，基于角色的访问控制（RBAC）模型因其灵活性和易管理性而成为首选。RBAC的核心思想是将用户权限与角色关联，而非直接赋予用户，从而简化权限管理流程。企业可预设多种角色，如“领导”、“部门主管”、“普通员工”、“档案管理员”等，并为每个角色分配相应的公文访问、编辑、审批权限。例如，“领导”角色可查阅所有级别公文；“部门主管”可管理本部门公文；“普通员工”仅能访问与其工作相关的公文；“档案管理员”负责公文归档和查询。RBAC模型实现了权限的精细化管理，确保用户仅能访问必要信息，有效防止越权操作和信息泄露。同时，角色权限的集中管理降低了维护成本，当员工角色变动时，仅需调整角色分配，无需逐一修改权限，提升了管理效率并适应组织架构的动态变化。

数据脱敏与加密技术

为进一步加固公文数据安全防线，数据脱敏与加密技术发挥着至关重要的作用。数据脱敏，旨在保护公文中的敏感信息，通过对姓名、证件号码、联系方式等个人身份标识信息进行替换、脱敏或加密处理，在不影响数据可用性的前提下，降低敏感数据泄露的风险。加密技术则从根本上保障数据安全，通过将原始公文数据转化为密文，即使数据被非法获取，也无法直接读取内容。加密可覆盖数据传输和存储环节，传输加密如HTTPS确保数据在网络传输过程中的安全，存储加密如数据库加密防止静止数据泄露。数据脱敏与加密技术的结合应用，构建了多层次的数据安全防护体系，有效应对数据生命周期各阶段的安全威胁，最大程度保障企业公文数据的机密性和完整性。

RAG模式下的数据泄露风险分析

向量数据库的安全漏洞

在检索增强生成（RAG）模式中，向量数据库作为存储和检索公文向量的关键基础设施，其安全性直接影响公文生成系统的整体安全。然而，向量数据库作为新兴技术，在安全防护方面可能存在潜在风险。访问控制不足是常见问题，早期的向量数据库可能缺乏细粒度的权限管理，导致越权访问风险。身份认证和授权机制的薄弱也可能被利用，弱口令、漏洞等易受攻击。此外，向量数据库自身的软件漏洞亦是安全隐患，需及时修复。一旦向量数据库被攻破，敏感公文数据将面临泄露风险，RAG模型生成的内容也可能被篡改或污染。因此，企业在采用RAG模式时，必须高度重视向量数据库的安全，选择成熟可靠的产品，并定期进行安全评估和加固，确保向量数据库的安全稳定运行，防范数据泄露事件发生。

RAG的RBAC

将基于角色的访问控制（RBAC）应用于RAG模式下的公文生成，面临着新的挑战。传统RBAC侧重于结构化数据权限管理，而RAG处理非结构化文本，需将RBAC与向量检索有效融合。如何在RAG检索阶段实现权限过滤是关键。当用户查询时，系统需根据其角色权限，过滤掉无权访问的文档向量，仅检索授权内容。这要求改造向量数据库的查询机制，支持基于角色的权限控制。例如，为向量添加权限标签，查询时进行标签匹配。同时，需确保RAG生成阶段也遵循RBAC原则，模型引用的所有文档均需经过权限校验，防止生成越权内容。构建完善的RBAC管理平台，方便权限配置、审计和监控至关重要。通过RBAC与RAG的深度结合，可构建更安全可控的公文生成系统，有效防范数据泄露和权限滥用，提升系统的安全性与合规性。

除了RBAC在RAG数据库内部的应用，也可以使用多了不同权限的RAG数据库的方式保证公文的安全。具体而言，企业可以根据不同角色和权限需求，建立多个RAG数据库实例，每个实例仅包含对应权限范围内的公文数据。例如，高级管理层可能拥有包含所有敏感信息的完整数据库，而普通员工则只能访问经过筛选和脱敏的数据库。这种多实例策略不仅有助于实现细粒度的权限控制，还能在发生安全事件时，有效限制潜在损害的范围。同时，为确保数据一致性，需定期同步各数据库实例间的更新，并实施严格的数据变更管理流程。通过结合RBAC与多实例RAG数据库策略，企业可以构建更加健壮和安全的公文生成环境，满足不同层级和角色的需求，确保信息的保密性和完整性。

提升模型对公文内容的深层理解

知识图谱增强RAG的语义理解能力

知识图谱构建与公文知识表示

为了提升模型对公文的深层理解，知识图谱构建至关重要。传统RAG依赖字面匹配，忽略语义关联。知识图谱通过结构化组织公文实体、概念及其关系，形成语义网络，显性化深层语义。构建过程包括：抽取公文关键实体如政策法规、机构部门、事件流程等；定义实体关系如“隶属于”、“包含”；选择知识表示方法如RDF、OWL进行规范化表示。知识图谱为模型提供丰富上下文知识，突破RAG语义理解局限，实现精准内容理解，为检索和生成奠定基础。知识图谱需持续迭代更新，适应公文知识发展。

知识图谱辅助的检索机制

知识图谱提升RAG检索机制。传统RAG检索基于关键词或向量匹配，忽略语义关联。知识图谱辅助检索利用语义信息，实现精准智能检索。利用知识图谱进行查询扩展，例如查询“环保政策”可扩展到“绿色发展”、“碳排放”等。利用知识图谱进行语义匹配，分析查询与公文在图谱上的关联，判断语义相似度。知识图谱还可用于结果排序和过滤，提升检索质量。知识图谱辅助检索有效弥补传统方法不足，提升公文场景下RAG检索性能，为生成提供优质知识来源。

知识图谱驱动的生成优化

知识图谱驱动生成优化，提升生成内容质量与深度。传统RAG生成易信息重复、逻辑混乱、缺乏深度，源于对公文深层语义理解不足。知识图谱驱动生成优化利用结构化知识，引导模型生成更优质内容。知识图谱提供丰富上下文，模型可据实体关系和语义关联生成连贯逻辑内容。例如生成政策解读公文时，模型可据政策与概念、机构关系生成深入解读。知识图谱助模型避免信息重复矛盾，确保生成内容与已有知识一致。知识图谱还可控生成风格与重点，使公文更符合需求场景。知识图谱驱动生成优化显著提升RAG公文生成能力，使公文更专业实用。

模型微调与提示词工程提升专业性

面向公文场景的模型微调策略

面向公文场景的模型微调策略至关重要。通用模型处理专业公文任务表现不足。微调用公文数据训练模型，使其适应公文风格、结构和知识。微调策略需构建高质量公文数据集，包含不同类型主题公文，并清洗标注。选择合适微调方法如指令调优（instruction tuning）、领域适应（domain adaptation）。关注模型泛化能力，避免过拟合，用交叉验证、正则化等技术提升泛化性。针对公文生成特殊性，设计专门微调目标函数，如关键词覆盖率、结构完整性等，引导模型生成专业内容。面向公文场景微调策略显著提升模型公文生成专业性与有效性，更好满足应用需求。

提示词工程在提升生成质量中的作用

提示词工程是提升模型生成质量的关键技术，尤其在公文生成领域。高质量提示词有效引导模型生成专业规范内容。提示词工程核心在于设计有效提示词，提示词是给模型的指令。精心设计提示词可激发模型潜力，更好理解用户意图，生成符合要求的输出。公文生成提示词设计需明确指令公文类型、主题和目标。提示词可提供背景信息和约束条件，例如参考资料、字数限制等。提示词可包含示例或模板，引导模型生成规范结构内容。为提高提示词有效性，可迭代优化提示词设计，根据模型生成结果调整改进。可采用Few-shot 提示词等高级技巧提升生成与推理能力。提示词工程与模型微调相辅相成，共同提升公文生成质量效率。

Few-shot learning与In-context learning

Few-shot learning与In-context learning提升模型公文生成专业性，尤其在数据稀缺或任务快速变化场景。Few-shot learning使模型少量示例快速学习新任务。In-context learning在提示词中提供示例，引导模型生成特定风格输出，无需更新模型参数。在公文生成中，解决公文数据标注难、更新快问题。例如，生成新公文类型，少量示例时，用Few-shot learning快速学习新类型特点。或需模型按领导风格生成公文，提示词中提供领导代表作示例，用In-context learning引导风格一致公文。Few-shot learning与In-context learning优势在于灵活性高效性，降低对大规模标注数据依赖，缩短模型开发周期，快速适应新任务。但效果受示例质量和提示词设计影响，需精心选择示例，设计有效提示词，充分发挥潜力，提升公文生成专业性智能化水平。

构建安全可信的企业级公文生成方案

私有化部署与专属模型构建

企业在构建安全可信的公文生成方案时，私有化部署与专属模型构建是至关重要的基石。对于承载大量敏感信息的公文系统而言，公有云环境在数据安全性、合规性以及定制化方面可能存在局限。私有化部署能够将数据和应用完全掌控在企业内部，有效降低数据泄露和外部攻击的风险。专属模型构建则更进一步，它允许企业基于自身公文数据进行模型训练与微调，打造更贴合业务场景、更专业化的生成能力。这种模式不仅能够显著提升生成内容的准确性和专业性，还能在模型层面实现数据隔离，避免通用大模型可能存在的安全隐患。当然，私有化部署与专属模型构建也意味着更高的初期投入和运维成本，但从长远来看，对于高度重视数据安全和合规性的企业，尤其是在政府、金融、法律等领域，这种投入是确保核心业务安全稳定运行的必要保障。CIO在决策时，应综合考量企业自身的数据安全需求、合规要求、预算投入以及技术能力，权衡选择最适合的部署模式和模型构建策略，为构建安全可信的公文生成方案奠定坚实基础。

端到端加密与安全计算环境

在公文生成方案中，数据安全是核心要务。端到端加密与安全计算环境的构建，是保障数据在整个生命周期内安全的关键举措。端到端加密技术应贯穿公文生成、传输、存储和使用的全过程，确保数据在任何环节都处于加密保护状态，即使在发生意外泄露的情况下，也能最大限度地降低敏感信息被恶意利用的风险。这包括采用高强度的加密算法，对传输中的数据进行加密通道保护（如TLS/SSL），对存储数据进行加密存储，以及在数据使用过程中，通过细粒度的权限控制和访问审计，防止未授权访问和操作。此外，构建安全计算环境同样至关重要。安全计算环境是指在可信的硬件和软件基础上，建立起一个安全隔离的运行环境，确保数据在计算过程中不被泄露或篡改。这可以采用可信执行环境（TEE）、安全多方计算（MPC）等技术，在模型推理和数据处理环节，实现数据在密态下的计算，进一步提升数据安全防护能力。通过端到端加密与安全计算环境的协同作用，能够为企业公文生成方案构建起一道坚实的数据安全屏障，有效应对各类安全威胁，保障公文数据的机密性、完整性和可用性。

合规性审计与内容风控机制

企业在享受大型模型带来的公文生成效率提升的同时，必须高度重视合规性审计与内容风控机制的建设。公文内容往往涉及企业运营、决策及战略规划等重要信息，其合规性和准确性直接关系到企业的声誉和运营风险。因此，建立完善的审计机制至关重要。这包括对公文生成过程进行全流程记录和追踪，确保生成过程的可审计性，以便在出现问题时能够快速溯源和定位责任。同时，还需要建立内容风控机制，防范生成内容可能存在的合规风险。这需要结合行业监管要求和企业内部规章制度，设定内容合规性标准，并利用技术手段对生成内容进行自动审核和风险识别，例如敏感词过滤、内容相似度检测、以及基于知识图谱的合规性校验等。对于高风险或不确定的内容，应引入人工审核环节，确保最终生成的公文内容符合各项合规要求。此外，还应定期进行合规性审计，评估公文生成方案的合规性水平，及时发现和 潜在的风险漏洞，并根据最新的监管政策和企业业务发展，持续优化和完善合规性审计与内容风控机制，构建起一道坚实的合规防线，确保公文生成方案在安全合规的轨道上稳健运行。

CIO行动建议与最佳实践

评估和选择合适的LLM技术与方案

CIO在考虑大型模型公文生成应用时，首要任务是全面评估技术与方案。这关乎组织战略和未来发展。评估应从实际业务需求出发，理解不同模型的技术特点与适用性。例如，追求高质量和深度内容，可考虑参数规模大、数据丰富的模型，但需权衡成本和复杂性。对响应速度敏感的应用，可选择轻量级模型或API服务。开源模型灵活可定制，但需技术实力；闭源模型成熟稳定，但定制性受限。CIO需关注供应商实力、服务和规划，确保方案与IT战略一致，具备可持续性。评估过程务必进行POC测试，模拟实际场景，验证性能、稳定性、安全性和合规性，为决策提供支撑。同时，重视用户体验，确保新方案提升效率，降低门槛，实现技术与业务融合。

构建安全合规的公文生成基础设施

安全合规是企业公文生成的生命线，CIO必须优先构建安全合规基础设施。这不仅是技术问题，更是企业风险管理战略。数据安全至关重要，需覆盖数据全生命周期防护。采用加密技术，对敏感数据加密存储和传输，防泄露和非法访问。实施严格访问控制，基于RBAC细化权限管理，确保授权用户访问。模型部署方面，私有化或混合云更安全，数据和模型置于企业可控环境，降低泄露风险。合规性是关键维度，确保系统符合法律法规、行业监管及企业政策。例如，涉及个人信息需脱敏，建立内容审核机制，防范不合规内容。关注算法合规性，避免偏见算法。CIO需与安全、合规、法律部门合作，制定策略，定期审计和评估风险，及时发现隐患。加强员工安全意识培训，提升全员意识，共同构建安全防线。

总结

大型模型在公文生成领域的应用展现出巨大的潜力，能够显著提升效率和智能化水平。然而，报告深入分析了当前主流的检索增强生成（RAG）模式在公文生成应用中面临的挑战，尤其是在数据安全、权限控制以及内容理解深度方面。报告指出，RAG模式虽然能够利用外部知识库，但在处理企业级公文时，其固有的局限性开始显现。敏感的企业公文对安全性、合规性有着极高的要求，传统的RAG模式在这些方面存在明显的不足，例如向量数据库的安全漏洞、权限管理体系的薄弱以及对公文内容理解的表面化等问题，都制约了RAG模式在企业公文生成场景中的深入应用。因此，企业在拥抱大型模型技术的同时，必须清醒地认识到RAG模式的局限性，并积极寻求更安全、更可靠的解决方案。

为了克服RAG模式的局限性，报告提出了多项具有前瞻性和可操作性的建议。核心思路在于构建一个安全可信的企业级公文生成方案，这需要从多个维度进行技术升级和体系建设。首先，在数据安全方面，强调采用私有化部署、端到端加密、数据脱敏等技术，构建坚实的数据安全防线。其次，在内容理解方面，力推知识图谱增强的RAG技术，以及模型微调和提示词工程等方法，以提升模型对公文内容深层语义的理解能力和专业性。此外，报告还强调了合规性审计和内容风控机制的重要性，建议企业建立完善的审计体系和风控手段，确保公文生成过程和内容符合法律法规和企业内部规章制度。这些建议为企业CIO提供了清晰的行动指南，有助于企业在安全、合规的前提下，充分发挥大型模型在公文生成领域的价值，实现公文处理的智能化升级。

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