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基于LLM大語言模型的四信水利知識庫


隨著全球氣候變化的加劇,極端天氣事件如洪澇、干旱等頻發(fā),對水利工程的安全運行和防洪抗旱能力提出了更高要求。這種背景下,傳統(tǒng)的水利工程管理和調(diào)度方式已難以滿足現(xiàn)代水利管理的需求。
水利部《2024年水利網(wǎng)信工作要點》對全年數(shù)字孿生水利建設(shè)重點進行了安排;不斷豐富知識庫,提升知識服務(wù)能力,有助于整合行業(yè)內(nèi)外的技術(shù)資源、數(shù)據(jù)資源和專家資源,形成系統(tǒng)化的知識體系,為水利工程的數(shù)字化、智能化建設(shè)提供有力的技術(shù)支撐和決策支持,推動水利行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。
 
四信水利知識庫產(chǎn)品

基于水利部對于知識庫及知識引擎的建設(shè)需求,結(jié)合當前行業(yè)知識庫平臺的痛點及難點,四信提出基于LLM大語言模型的水利知識庫產(chǎn)品。產(chǎn)品選用合適的中文語音模型部署到本地服務(wù)器,結(jié)合模型RAG(檢索增強生成)技術(shù),將檢索與生成分割成兩個獨立關(guān)鍵的技術(shù),RAG技術(shù)通過將外部知識庫中的相關(guān)信息檢索出來,并作為大型語言模型(LLM)生成文本的上下文,從而增強LLM的生成能力。這種方法不僅提高了生成文本的質(zhì)量,還使得生成的內(nèi)容更加貼近實際信息,減少了傳統(tǒng)生成模型可能出現(xiàn)的信息缺失或不準確的問題。


四信水利知識庫產(chǎn)品能力

文檔管理:
支持對各類文檔、文件、資料等內(nèi)容進行系統(tǒng)化、集中化管理。旨在提高知識的共享、傳遞和利用效率,降低知識管理的成本和風險。操作上支持在文檔列表頁面中進行文檔上傳,空白文檔創(chuàng)建,單獨/批量文檔的遷移、設(shè)置、刪除。


知識庫管理:

文檔OCR管理——對上傳文檔進行掃描、識別和提取文字信息,使得文檔可以被搜索引擎索引,方便用戶快速查找和檢索相關(guān)信息。支持知識庫創(chuàng)建、向量化、設(shè)置、同步、導出、查詢、刪除等功能。
問答優(yōu)化——支持問題管理,維護知識庫的用戶可以收集用戶可能提出的相關(guān)問題添加到問題庫中進行維護。并將問題關(guān)聯(lián)文檔中的知識點,提高問答的準確度。問題按知識庫進行分類管理,當前知識庫的問題僅能關(guān)聯(lián)當前知識庫中的分段內(nèi)容。
在線資料抓取更新——可通過網(wǎng)站鏈接同步方式構(gòu)建知識庫,用于獲取在線靜態(tài)文本數(shù)據(jù)管理,輸入Web根地址后自動同步根地址及子級地址的文本數(shù)據(jù)。


 
模型調(diào)優(yōu):

支持對接各種大語言模型,包括本地私有大模型、國內(nèi)公共大模型和國外公共大模型。


團隊管理:

支持團隊協(xié)同維護知識庫和應(yīng)用。內(nèi)置所有者和成員兩種角色,當前登錄用戶為所有者角色,添加成員用戶都為成員角色。在團隊管理中支持添加和移除成員。支持為成員分配當前用戶創(chuàng)建應(yīng)用和知識庫資源的權(quán)限。
 
四信水利知識庫產(chǎn)品應(yīng)用

政策資料解讀

可從政策發(fā)布平臺、學術(shù)論文、行業(yè)報告等多個渠道收集政策文件、解讀文章、案例分析等相關(guān)資料。對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗,去除重復、錯誤或無關(guān)的信息,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性。將清洗和分類后的數(shù)據(jù)存儲到知識庫中,形成結(jié)構(gòu)化的知識體系。用戶可以通過輸入關(guān)鍵詞或問題在知識庫中進行智能搜索,系統(tǒng)根據(jù)用戶輸入的內(nèi)容快速定位到相關(guān)政策文件和解讀文章。


技術(shù)原理培訓

可通過構(gòu)建包含基礎(chǔ)理論、算法原理、實踐案例等內(nèi)容的全面知識庫,為用戶提供實時答疑、智能評估等應(yīng)用服務(wù)。同時,可以優(yōu)化問題類型等,讓用戶在解決實際問題的過程中加深對產(chǎn)品技術(shù)原理的理解和掌握。


技術(shù)方案選型輔助

可結(jié)合項目信息、產(chǎn)品技術(shù)資料等多個知識庫,明確技術(shù)選型的目的、需求和約束條件,根據(jù)需求分析的結(jié)果,對技術(shù)方案進行初步篩選,實現(xiàn)高效、準確的技術(shù)方案選型輔助。


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