针对内部员工的人力资源服务上遇到的挑战也在剧增。 场景杂乱，系统业务协同效果差 高频、常见问题频发，消耗大量人力成本 人工客服缺乏智能化技术辅助 知识库构建难、维护累、更新慢 本方案介绍如何通过易路eGPT人力资源知识服务和智能客服解决方案对传统人力资源服务进行数字化改造，实现降本增效。

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配置已创建的人员账号。 具体可参考配置员工信息章节。 智能识别 False 默认关闭，配置座席是否为智能座席。智能座席除了基本的语音控制功能外，支持实时的语音转文本，以及相关的智能推荐功能。当您开启智能识别开关时，需要保证开启智能座席的数量不能超过租户开通时分配的智能座席数。 单电话座席标识 False

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配置已创建的人员账号。 具体可参考配置员工信息章节。 智能识别 False 默认关闭，配置座席是否为智能座席。智能座席除了基本的语音控制功能外，支持实时的语音转文本，以及相关的智能推荐功能。当您开启智能识别开关时，需要保证开启智能座席的数量不能超过租户开通时分配的智能座席数。 单电话座席标识 False

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流程设计 宏观层面：重点是组织架构与流程架构匹配，组织设置必须支撑流程价值实现，组织职责必须清晰具体，不能有重叠、空白、过多、过少； 微观层面：看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实，岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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最小化服务。 最小化原则（Least Privilege） 最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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阶段 功能 简介 设计前 加速场架构模板智能检索 解决方案加速场沉淀了解决方案经验资产。在开始进行架构设计前，用户可以进入架构模板中按照行业、场景、关键字等检索参考架构。 设计中 架构模板智能推荐 根据用户的方案/架构相关信息进行智能推荐，支持输入关键字进行搜索&查看，用户可引用最匹配的架构进行二次编辑。

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为什么设计中心集成架构保存一直转圈，无法保存？ 建议使用chrome，并确认浏览器版本是否为90以上开头，低于该版本可能会出现该问题。 图1 查看浏览器版本 图2 浏览器设置页面 父主题： 设计中心

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的方案/架构相关信息进行智能推荐，您也可以自己输入关键字进行搜索&查看，引用最匹配的架构进行二次编辑。 进入设计中心后，可使用架构智能推荐搜索您需要参考的架构；架构引用后，如需删除，可右键选择“清空画布”。 图7 架构智能推荐 图8 清空画布 添加图元 解决方案工作台设计中心图元

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DLV 的架构 DLV的产品架构如图1所示： 图1 DLV产品架构

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NCE-CampusInsight网络智能分析平台，是网络的智能分析引擎，为用户网络提供智能运维服务。iMaster NCE-CampusInsight将人工智能应用于运维领域：基于设备性能指标、终端日志等数据，通过大数据分析、人工智能算法及更多高级分析技术将网络中的用户体验数

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