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"query": "什么是数字经济？",
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"answer": "【检索结果汇总】\n\n查询问题：什么是数字经济？\n\n检索到 29 个相关段落：\n\n【事件信息】\n\n事件1：数字经济全要素生产率进一步提升\n\n事件2：2023年，产业数字化规模达到43.84万亿元，同比增长6.90%，占GDP比重为34.77%，占数字经济比重为81.3%。\n\n事件3：全球51个主要经济体数字经济同比名义增长7.4%\n\n事件4：全球51个主要经济体数字经济占GDP比重为46.1%\n\n事件5：产业数字化占数字经济比重为85.3%，占GDP比重为39.3%，较上年提升约1.8个百分点\n\n事件6：培育新增长点，发展数字经济，促进经济高质量发展\n\n事件7：党的二十大报告强调加快建设数字中国，发展数字经济，促进数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。\n\n事件8：云计算作为数字经济的技术底座，成为物联网、大数据、人工智能等新兴技术快速发展的核心引擎\n\n事件9：产业加速器围绕人工智能、数字经济等产业领域。\n\n事件10：数字经济创新发展\n\n事件11：2023年，我国数字产业化规模达到10.09万亿元，同比增长9.57%，占GDP比重为8.01%，占数字经济比重为18.7%。\n\n事件12：数字经济全要素生产率从2012年的1.66上升至2022年的1.75\n\n事件13：2023年，产业数字化规模为43.84万亿元，同比名义增长6.90%，占GDP比重为34.77%，占数字经济比重81.3%。\n\n事件14：党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群\n\n事件15：第二产业数字经济渗透率增幅首次超过第三产业，数字经济和实体经济融合持续深入。\n\n事件16：数字经济占GDP比重达到41.5%\n\n事件17：数字经济规模持续扩张成为全球经济发展的重要支撑\n\n事件18：数字经济规划\n\n事件19：全球经济发展的重要支撑\n\n事件20：数字化转型拉动经济增长，促进经济社会可持续发展\n\n事件21：数字化转型拉动经济增长，促进经济社会可持续发展。\n\n事件22：数据开发利用强调\n\n事件23：构建数字经济生态集群，加速数字经济发展。\n\n事件24：能源领域\n\n事件25：7.4%\n\n\n\n【段落信息】\n\n段落1：# 云计算加速赋能数字经济，推动各行业产业数字化进程\\n\\n## 数字经济规模持续扩张，产业数字化进程加快\\n\\n* 2022年，全球51个主要经济体数字经济占**GDP比重为46.1%**\\n\\n* 2022年，全球51个主要经济体数字经济同比名义**增长7.4%**\\n\\n* 2022年，**产业数字化占数字经济比重为85.3%，**占GDP比重为39.3%，较上年提升约1.8个百分点\\n\\n\\n\\n来源：中国信息通信研究院\\n\\n从以上数据看出，**数字经济规模持续扩张**，成为全球经济发展的重要支撑，也是全球经济增长的活力所在。同时，产业数字化持续成为全球数字经济发展的主导力量，其**进程加快**\\n\\n## 云计算加速赋能数字经济，向垂直行业需求演进\\n\\n* 云计算作为**数字经济的技术底座**，成为物联网、大数据、人工智能等新兴技术快速发展的核心引擎，为新一轮科技革命和产业变革提供了**基础性支撑**\\n\\n* 各个行业数字化需求不断演进，**牵引云计算面向垂直行业特定需求**\\n\\n### 各类垂直行业\\n\\n#### 金融领域\\n\\n* 移动支付\\n\\n* 在线银行\\n\\n* 保险科技\\n\\n#### 制造领域\\n\\n* 数字化工厂\\n\\n* 智能制造\\n\\n#### 能源领域\\n\\n* 矿山开采\\n\\n* 危化品管理\\n\\n* 绿色能源\\n\\n#### 大数据\\n\\n* 物联网\\n\\n* 人工智能\\n\\n#### 云计算底座\\n\\n传统产业\\n\\n产业数字化\\n\\n智能制造\\n\\n新业态\\n\\n工业物联网\\n\\n新模式\\n\\n平台经济\\n\\nCAICT\\n\\n中国信通院\\n\\n中国通<EFBFBD><EFBFBD>
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"query_complexity": {
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"complexity_level": "complex",
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"reason": "这是一个复杂查询，因为涉及到数字经济这一广泛且多维度的概念。需要生成多个子查询来探讨数字经济的定义、其在不同行业的影响、与传统经济的区别、关键技术（如区块链、人工智能、大数据等）的应用以及它如何促进经济增长和社会发展等方面。"
|
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|
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},
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"is_complex_query": true,
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"什么是数字经济？",
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"什么是数字经济？",
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"数字经济包括哪些方面？"
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],
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"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容，如数字经济的定义、规模、增长情况、涉及的行业领域、政策支持、数据要素市场的发展背景和重要性等。",
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"page_content": "数字经济全要素生产率进一步提升",
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"query": "数字经济包括哪些方面？",
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"page_content": "2023年，产业数字化规模达到43.84万亿元，同比增长6.90%，占GDP比重为34.77%，占数字经济比重为81.3%。",
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|
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|
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},
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"page_content": "# 云计算加速赋能数字经济，推动各行业产业数字化进程\\n\\n## 数字经济规模持续扩张，产业数字化进程加快\\n\\n* 2022年，全球51个主要经济体数字经济占**GDP比重为46.1%**\\n\\n* 2022年，全球51个主要经济体数字经济同比名义**增长7.4%**\\n\\n* 2022年，**产业数字化占数字经济比重为85.3%，**占GDP比重为39.3%，较上年提升约1.8个百分点\\n\\n\\n\\n来源：中国信息通信研究院\\n\\n从以上数据看出，**数字经济规模持续扩张**，成为全球经济发展的重要支撑，也是全球经济增长的活力所在。同时，产业数字化持续成为全球数字经济发展的主导力量，其**进程加快**\\n\\n## 云计算加速赋能数字经济，向垂直行业需求演进\\n\\n* 云计算作为**数字经济的技术底座**，成为物联网、大数据、人工智能等新兴技术快速发展的核心引擎，为新一轮科技革命和产业变革提供了**基础性支撑**\\n\\n* 各个行业数字化需求不断演进，**牵引云计算面向垂直行业特定需求**\\n\\n### 各类垂直行业\\n\\n#### 金融领域\\n\\n* 移动支付\\n\\n* 在线银行\\n\\n* 保险科技\\n\\n#### 制造领域\\n\\n* 数字化工厂\\n\\n* 智能制造\\n\\n#### 能源领域\\n\\n* 矿山开采\\n\\n* 危化品管理\\n\\n* 绿色能源\\n\\n#### 大数据\\n\\n* 物联网\\n\\n* 人工智能\\n\\n#### 云计算底座\\n\\n传统产业\\n\\n产业数字化\\n\\n智能制造\\n\\n新业态\\n\\n工业物联网\\n\\n新模式\\n\\n平台经济\\n\\nCAICT\\n\\n中国信通院\\n\\n中国通信标准化协会",
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"page_content": "# 形成数据安全行业整体视图\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 数据作为新型生产要素，已成为我国数字经济发展的核心资源，也是国家重要资产和基础战略资源。在依托数据价值释放，打造数字化、网络化、智能化的环境背景下，保障各行业领域的数据安全至关重要。\\n\\n一方面，需求侧受政策要求与数据价值驱动，逐步开展以数据为中心的安全体系建设；另一方面，供应侧受市场需求引导，进行产品服务的迭代升级。\\n\\n为了更好地洞察数据安全需求侧数据安全建设现状与面临的挑战，了解供应侧数据安全业务布局与产品服务技术形态，推进数据安全行业发展，搭建供需双方交流平台，数据安全推进计划发起数据安全行业调研，旨在梳理数据安全行业建设现状，形成数据安全行业整体视图。\\n\\n### 需求侧\\n\\n- 随着数据要素市场化的深入发展，我国数字经济发展迅速。与此同时，国内外数据泄露事件频繁发生，数据安全形势严峻。\\n\\n### 供应侧\\n\\n- 数据安全需求侧共回收75份有效的问卷样本，覆盖了不同行业、不同人员规模以及不同数据规模的不同企业。\\n\\n- 据安全供应侧共回收37份有效的问卷样本，覆盖了不同产品类型、不同从业人员规模的不同企业。",
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"数字经济全要素生产率进一步提升",
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"2023年，产业数字化规模达到43.84万亿元，同比增长6.90%，占GDP比重为34.77%，占数字经济比重为81.3%。",
|
|||
|
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"全球51个主要经济体数字经济同比名义增长7.4%",
|
|||
|
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"全球51个主要经济体数字经济占GDP比重为46.1%",
|
|||
|
|
"产业数字化占数字经济比重为85.3%，占GDP比重为39.3%，较上年提升约1.8个百分点",
|
|||
|
|
"培育新增长点，发展数字经济，促进经济高质量发展",
|
|||
|
|
"党的二十大报告强调加快建设数字中国，发展数字经济，促进数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。",
|
|||
|
|
"云计算作为数字经济的技术底座，成为物联网、大数据、人工智能等新兴技术快速发展的核心引擎",
|
|||
|
|
"产业加速器围绕人工智能、数字经济等产业领域。",
|
|||
|
|
"数字经济创新发展",
|
|||
|
|
"2023年，我国数字产业化规模达到10.09万亿元，同比增长9.57%，占GDP比重为8.01%，占数字经济比重为18.7%。",
|
|||
|
|
"数字经济全要素生产率从2012年的1.66上升至2022年的1.75",
|
|||
|
|
"2023年，产业数字化规模为43.84万亿元，同比名义增长6.90%，占GDP比重为34.77%，占数字经济比重81.3%。",
|
|||
|
|
"党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群",
|
|||
|
|
"第二产业数字经济渗透率增幅首次超过第三产业，数字经济和实体经济融合持续深入。",
|
|||
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"# 云计算加速赋能数字经济，推动各行业产业数字化进程\\n\\n## 数字经济规模持续扩张，产业数字化进程加快\\n\\n* 2022年，全球51个主要经济体数字经济占**GDP比重为46.1%**\\n\\n* 2022年，全球51个主要经济体数字经济同比名义**增长7.4%**\\n\\n* 2022年，**产业数字化占数字经济比重为85.3%，**占GDP比重为39.3%，较上年提升约1.8个百分点\\n\\n\\n\\n来源：中国信息通信研究院\\n\\n从以上数据看出，**数字经济规模持续扩张**，成为全球经济发展的重要支撑，也是全球经济增长的活力所在。同时，产业数字化持续成为全球数字经济发展的主导力量，其**进程加快**\\n\\n## 云计算加速赋能数字经济，向垂直行业需求演进\\n\\n* 云计算作为**数字经济的技术底座**，成为物联网、大数据、人工智能等新兴技术快速发展的核心引擎，为新一轮科技革命和产业变革提供了**基础性支撑**\\n\\n* 各个行业数字化需求不断演进，**牵引云计算面向垂直行业特定需求**\\n\\n### 各类垂直行业\\n\\n#### 金融领域\\n\\n* 移动支付\\n\\n* 在线银行\\n\\n* 保险科技\\n\\n#### 制造领域\\n\\n* 数字化工厂\\n\\n* 智能制造\\n\\n#### 能源领域\\n\\n* 矿山开采\\n\\n* 危化品管理\\n\\n* 绿色能源\\n\\n#### 大数据\\n\\n* 物联网\\n\\n* 人工智能\\n\\n#### 云计算底座\\n\\n传统产业\\n\\n产业数字化\\n\\n智能制造\\n\\n新业态\\n\\n工业物联网\\n\\n新模式\\n\\n平台经济\\n\\nCAICT\\n\\n中国信通院\\n\\n中国通信标准化协会",
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"由于政企数据处于不同的管理体系与管 理机制之下，不论是国家层面还是行业层面均缺乏统一的管理标准和 规范，难以有效贯通，影响数据的整体性。与此同时，由于数据治理 的总体水平尚在发展中，数据整体质量与利用价值相对有限，未能完 全发挥数据作用。并且，政企数据融合的安全保障也需要进一步升级。 从本质而言，当前各省、市、区（县）等地方分别探索公共数据授权 运营实际上也是一种分割，但由于缺乏明确的激励机制目前难以实现 整合应用，还需要通过政策或举措实现有效的促进。 尽管面临困难和挑战，政企数据融合开发也已经起步，形成了一 系列应用成果，例如结合人群监控数据与运营商实时位置数据的智慧 安防应用、结合跨域交通数据与货运信息数据的物流管理应用、结合 集采数据与集采协议数据的供应链金融应用等等。面向政企数据要素 流通，应推进解决各类问题，在安全、合规、规范等方面不断完善， 提升数据开发利用水平，以充分释放数据价值，培育新增长点，发展 壮大数字经济，促进经济高质量发展。 # 五、公共数据授权运营推进要点 在当前的政策背景下，各地方要开展公共数据授权运营，需要从 顶层出发，根据当地实际情况规划公共数据授权运营体系，在明确发 展目标与推进方向的基础上，设计具体推进思路，通过细化的工作方 案落实各阶段的各项重点工作。从当前已经开展和正在推进公共数据 授权运营的地方及行业实践总结来看，主要从建设制度机制、设计实 施路径、打造运营平台、培育多元生态、推进成效优化五方面的工作 要点发力建设，从而按步骤逐步推进公共数据授权运营高效落地运转， 助力公共数据要素价值释放。",
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"数据运营是企业持续释放数据价值、进入数据要素市场的能力基础。 企业通过构建数据管理能力，实现了理清数据分布、提升数据质量、确保 数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘等，为进一步深化数据应用、赋 能业务发展奠定了基础。未来，伴随着数据要素市场逐渐成熟，企业更聚 焦于持续优化数据管理能力，形成数据供需闭环，丰富数据应用场景，充 分赋能业务发展，有效管控成本，精细化管理数据价值。本白皮书旨在提供一份全面可行的数据运营实践指南，在企业逐步夯实数据管理能力、实现数据资源化的基础上，结合产业数据运营各方面的先进经验，为企业进一步开展数据运营、加速迈入数据资产化阶段提供一套方法理论。具体来说，数据运营包括数据目录管理、数据应用场景构建、数据服务推广、数据动态优化、数据成本管理、数据价值评估等基本活动，旨在加深企业对于数据运营的认识和理解，持续优化数据管理能力，推动企业深化数据应用，逐步构建数据竞争优势。 # 一、数据运营概述 ## （一）数据运营发展背景 发展数字经济已成为推进中国式现代化的重要驱动力量。2022年，我国数字经 济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增 速，数字经济占GDP比重达到41.5%。数字经济全要素生产率进一步提升，我国数字 经济全要素生产率从2012年的1.66上升至2022年的1.75，数字经济生产率水平和同 比增幅都显著高于整体国民经济生产效率，对国民经济生产效率提升起到支撑、拉动 作用 $^1$ 。 国家加大数据要素政策布局，数据要素市场化进程持续加快。当前，数据已成 为重要的生产要素，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重 要引擎。",
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"数字经济占GDP比重达到41.5%",
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"数字经济规模持续扩张成为全球经济发展的重要支撑",
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"数字经济规划",
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"全球经济发展的重要支撑",
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"数字化转型拉动经济增长，促进经济社会可持续发展",
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"数字化转型拉动经济增长，促进经济社会可持续发展。",
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"数据开发利用强调",
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"构建数字经济生态集群，加速数字经济发展。",
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"能源领域",
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"7.4%",
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"# 形成数据安全行业整体视图\\n\\n中国·北京 12.20-12.21 回归数据本质 应用驱动治理\\n\\n2023数据资产管理大会\\n\\n## 数据作为新型生产要素，已成为我国数字经济发展的核心资源，也是国家重要资产和基础战略资源。在依托数据价值释放，打造数字化、网络化、智能化的环境背景下，保障各行业领域的数据安全至关重要。\\n\\n一方面，需求侧受政策要求与数据价值驱动，逐步开展以数据为中心的安全体系建设；另一方面，供应侧受市场需求引导，进行产品服务的迭代升级。\\n\\n为了更好地洞察数据安全需求侧数据安全建设现状与面临的挑战，了解供应侧数据安全业务布局与产品服务技术形态，推进数据安全行业发展，搭建供需双方交流平台，数据安全推进计划发起数据安全行业调研，旨在梳理数据安全行业建设现状，形成数据安全行业整体视图。\\n\\n### 需求侧\\n\\n- 随着数据要素市场化的深入发展，我国数字经济发展迅速。与此同时，国内外数据泄露事件频繁发生，数据安全形势严峻。\\n\\n### 供应侧\\n\\n- 数据安全需求侧共回收75份有效的问卷样本，覆盖了不同行业、不同人员规模以及不同数据规模的不同企业。\\n\\n- 据安全供应侧共回收37份有效的问卷样本，覆盖了不同产品类型、不同从业人员规模的不同企业。"
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],
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"passage_sources": [
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"子查询2-event-5349a06b99b291ae0af2b3128c7391c6b0c1be198d31ec8ee522e6e40293a17d",
|
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"子查询2-event-0c4d481aaed312b3556ec37c0e394ea4aa601029ae0dd534efb9346c7ed10098",
|
|||
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"子查询2-event-7067aa4ed9879e02ba585925e8231ddef2495f27cb26c54ad32267b5aad3fa7c",
|
|||
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"子查询2-event-cf76187a3302b14fcbabf04d2254b57b33230ce0c681135e88ed00b9438dc364",
|
|||
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"子查询2-event-02da1b96e086beba987d54dcb49cc565b628700c934f00ca478fce68bbffea06",
|
|||
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"子查询2-event-02f96aa205f767293eaab2b259de0e7f93522488ba827d96a82d9447771e3b31",
|
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"子查询2-event-8d26b62ae42638c115c82b91bb618f0f9d1b78e36c8ab2116e8446ac3539c06a",
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"子查询2-event-96b11ea419a8e3aa31bbc246b0a64c0a5d27a16ec6c7da8e17ecba23bd8f4528",
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"子查询2-event-d63bb3dbd9cdcacfa06e36e04c77cd7672e153841205c25bc6a785c0a2b6893d",
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"子查询2-event-49ecedca6e5fbdebd29ccb6f255802b3a6a423595413d51b4850b5e466b59790",
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"子查询2-event-63f45a6b37a7d2b3a30b3417bad08a3ca93d8e8eb2d70d32101f0d6346f20fc7",
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|||
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"子查询2-event-999cd1356f76abfaf49b563c9d80dba16aa5e4a11f0b786538a99782f013ea3b",
|
|||
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"子查询2-event-d5b634fd55170e38de61fbec7e54c7210364cff7a81e18b53db8838c5cf25b3f",
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|||
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"子查询2-event-7546c26311870d32b24e9a304cfbcf8ffa5ce0f0edf71ca9ef1823dafdebdf0b",
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"子查询2-event-79eef88e512cfcc307a6f9c075aeffe00d2ea920e3071b89479256a9431897c2",
|
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"子查询2-text-236e4e4cc956ed33d1378aa5a775d849d57cf7201a5eec3a576d3f5a50de3d7c",
|
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"子查询2-text-049e6393f2f84a523c14648c3d2afed0ff465fd35d05026dd33172bbb0af4aa3",
|
|||
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|
"子查询2-text-4ec71c7edc23d78a58343dc38d19efb13f4200cf767ee528096926782d552654",
|
|||
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|
"原始查询-event-110638cc2f60cf493a4424c16c6b573497e2fedcb6b7cfd5e47599205baa1ae2",
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|||
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|
"原始查询-event-7b015d7c74c1e0ee3b4671eafe8b33a125ea19bd07c42b51948a4c56bd0016d2",
|
|||
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|
"原始查询-event-9783482180210dfd72b981901677775a05f3c18f62488a5c39ca260ce16be853",
|
|||
|
|
"原始查询-event-8fb6d9389e311731dde97c52a7daa3d78e5bc66ec2c46186efb534b0beca0b0a",
|
|||
|
|
"原始查询-event-63b6673b9575b9392cf883df14f5561f921b7f126483c410765d840f227be13c",
|
|||
|
|
"原始查询-event-8b67490886b6c300ed7c5a673ab25283ee26104f6f5e0df8e27b37010f779ae4",
|
|||
|
|
"原始查询-event-a5677a1aed50c9e3e0adc7fa40cab884f716d7b7d05993494acf5d48538300b0",
|
|||
|
|
"原始查询-event-7cb3fc6e3ae301c74ca0e994ea3c42e62c6161eff746446fd4699a735159128a",
|
|||
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|
"原始查询-event-6fc96eedb714ad51a462d3ad415a48810d273dde8b28e0a5bc51155db12b200f",
|
|||
|
|
"原始查询-event-618ed3053a830d61c4a6fd4bb98ceba1e56c825deb5ab486ec7d8d1f7ea1e322",
|
|||
|
|
"原始查询-text-4fcfb998a852cee52268ea17051ba934ea30a3fc2d1b963a6894e5e935b97fda"
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|||
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],
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|||
|
|
"pagerank_data_available": true,
|
|||
|
|
"pagerank_summary": {},
|
|||
|
|
"concept_exploration_results": {},
|
|||
|
|
"exploration_round": 0,
|
|||
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|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 25.873140811920166,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 1,
|
|||
|
|
"llm_calls": 4,
|
|||
|
|
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
|||
|
|
"token_usage_summary": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 2344,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 66,
|
|||
|
|
"total_tokens": 2410
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 3327,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 179,
|
|||
|
|
"total_tokens": 3506,
|
|||
|
|
"call_count": 3
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
|||
|
|
"has_last_usage": true,
|
|||
|
|
"has_total_usage": true
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"complexity_analysis": {
|
|||
|
|
"is_complex": true,
|
|||
|
|
"complexity_level": "complex",
|
|||
|
|
"confidence": 0.95,
|
|||
|
|
"reason": "这是一个复杂查询，因为涉及到数字经济这一广泛且多维度的概念。需要生成多个子查询来探讨数字经济的定义、其在不同行业的影响、与传统经济的区别、关键技术（如区块链、人工智能、大数据等）的应用以及它如何促进经济增长和社会发展等方面。"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"debug_mode_analysis": {
|
|||
|
|
"debug_mode": "0",
|
|||
|
|
"debug_override": {},
|
|||
|
|
"path_override_applied": false
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"sufficiency_analysis": {
|
|||
|
|
"final_sufficiency": true,
|
|||
|
|
"sufficiency_check_details": {
|
|||
|
|
"is_sufficient": true,
|
|||
|
|
"confidence": 0.9,
|
|||
|
|
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容，如数字经济的定义、规模、增长情况、涉及的行业领域、政策支持、数据要素市场的发展背景和重要性等。",
|
|||
|
|
"iteration": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"iteration_sufficiency_history": [],
|
|||
|
|
"sufficiency_progression": {
|
|||
|
|
"status": "no_sufficiency_checks"
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"routing_analysis": {
|
|||
|
|
"total_routing_decisions": 1,
|
|||
|
|
"sub_query_generation_count": 0,
|
|||
|
|
"parallel_retrieval_count": 0,
|
|||
|
|
"pagerank_collection_count": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"concept_exploration_analysis": {
|
|||
|
|
"exploration_enabled": false,
|
|||
|
|
"exploration_rounds": 0,
|
|||
|
|
"pagerank_nodes_analyzed": 0,
|
|||
|
|
"successful_branches_total": 0,
|
|||
|
|
"total_branches_attempted": 0
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"iteration_history": [
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"query": "并行检索: 原始查询 + 2 个子查询",
|
|||
|
|
"passages_count": 29,
|
|||
|
|
"action": "retrieval"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"action": "sufficiency_check",
|
|||
|
|
"is_sufficient": true,
|
|||
|
|
"confidence": 0.9,
|
|||
|
|
"sub_queries_count": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"action": "final_answer_generation",
|
|||
|
|
"answer_length": 3932
|
|||
|
|
}
|
|||
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|
]
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|||
|
|
}
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