项目背景

Project background

水利行业作为国家重要的基础性行业，涉及防洪抗旱、水资源管理、水生态保护、智慧水务等多个专业领域。传统的数据分析和决策支持方式主要依赖人工经验，存在以下几个问题:

• 数据处理效率低:水利科研院所积累了大量的数据文献，包括研究报告、政策文件、水文监测数据等传统的人工整理和分析方式耗时耗力，难以满足快速决策的需求。
• 技术经验不足:部分技术人员在数据分析、政策解读、代码编程等方面经验有限，导致项目推进缓慢甚至可能影响决策的准确性。
• 知识整合困难:水利行业涉及多学科交叉，如气象学、环境科学、工程学等，传统方法难以高效整合跨领域知识，影响科研和决策质量。

为解决上述问题，北京某科学院所决定引入先进的大规模语言模型(LLM)技术，结合水利行业的专业知识构建一套智能科研助手系统。该系统旨在提升行业知识服务效率，优化科研工作流程，并确保在专业领域知识问答、政策解读、文献分析等方面提供高精度的支持。

需求分析

Requirement Analysis

客户的核心需求是构建一个智能科研助手，具备以下能力:

解决方案设计

Solution Design

技术架构

本项目采用“大规模语言模型+行业知识库+智能检索”的技术架构，确保系统在专业领域的准确性和实用性。

前端开发

采用React构建Web界面，支持文件上传、对话交互等功能。

行业知识库

①整合水利行业标准、政策、研究报告等结构化与非结构化数据。②构建本地知识库，实现防洪工程与气象数据等跨领域知识关联分析。

智能检索与引用机制

①采用 FAISS、Elasticsearch 等向量检索技术，问答内容严格基于参考资料。②提供答案溯源功能，用户可查看回答依据的具体文献或数据来源。

文件解析引擎

①基于 OCR 与 NLP 技术，支持 PDF、Word、Excel 等多格式解析。②关键信息提取采用BERT+CRF模型，精准捕捉核心实体，有效提高实体识别准确率。

功能模块

Function Module

智能问答

提供专业领域问答、政策解读、公共知识查询。

文件解析

支持文档上传、智能校核、关键信息提取。

代码辅助

生成、优化、调试Python/R代码。

知识管理

管理行业标准、研究报告等参考资料。

用户管理

支持多角色权限控制如:研究员、管理员。

项目实施过程

Implementation Process

数据准备与知识库构建

数据收集

从水利部、中国水科院等机构获取政策文件、行业标准及研究报告。整理历史项目案例、水文监测数据等结构化数据。

知识库构建

采用本地知识库，关联“河流-水库-气象-工程”等实体。使用BERT模型进行语义索引，提高检索效率。

模型训练与优化

前端开发

采用React构建Web界面，支持文件上传、对话交互等功能。

检索增强生成（RAG）

结合向量数据库，确保回答严格基于客户提供的参考资料。

系统开发与测试

前端开发

采用React构建Web界面，支持文件上传、对话交互等功能。

后端开发

使用FastAPI搭建服务，集成LLM、检索引擎、文件解析模块。

测试与优化

邀请水利专家进行真实场景测试，优化问答准确率。针对极端案例（如模糊查询）进行鲁棒性测试。

核心功能实现

Core Function

客户评价

Customer Reviews

本次基于融科信安（RC4280-H37）算力底座及其AI大模型应用一体机解决方案的水利行业“智能科研助手”项目，不仅成功实现了DeepSeek-70B+QWQ-32B双模块机制的本地化部署，标志着AI技术在水利行业的深度应用，科研效率（文献整理时间减少70%，数据分析效率提高50%）提升显著；人才培养方面，也高效辅助年轻科研人员快速掌握行业知识，降低技术门槛；另外，通过智能政策解读，帮助我们快速理解最新法规，降低合规风险，在决策支持上也提供了有益创新。未来，随着技术的迭代，并结合在线学习机制，动态更新知识库等手段，“智能科研助手”将在更广泛领域发挥价值。

——北京某水科学研究部门智能科研助手项目负责人