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在企业文档自动化场景中如何应用TPO技术实现智能润色？

2025-09-05

1.3 K

行业场景落地指南

针对企业文档处理的专项优化方案：

前期准备

构建领域词典：将产品术语表存入data/special_terms.txt
准备示例文档：在data/sample.json中存放典型的差/好文档对比

实施步骤

脚本模式批量处理：

python run.py --data_path ./company_docs 
--tpo_mode industry 
--reward_model ./models/doc_rm

质量监控：
- 在logs/目录查看迭代过程中的修改记录
- 关键指标：术语准确率、句式多样性评分

效果提升技巧

1. 定制奖励模型：用企业历史修改数据微调RM
2. 设置格式约束：在prompt中明确要求保留Markdown标签
3. 启用记忆组件：保存高频优化模式供后续调用

某金融客户实践数据显示，合同文档评审时间从4小时缩短至25分钟。

本答案来源于文章《TPO-LLM-WebUI：输入问题即可实时训练模型输出结果的AI框架》

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