- 產(chǎn)品特點
- 技術(shù)參數(shù)
一、產(chǎn)品概述
水利知識平臺通過匯聚整編各類水利基礎數(shù)據(jù)和水利業(yè)務資料，基于自然語言解析、機器學習、深度學習等人工智能算法模型構(gòu)建知識引擎，通過開發(fā)知識平臺對知識庫和知識引擎進行統(tǒng)一管理，提供知識檢索、知識推薦、知識分析等知識服務功能，通過統(tǒng)一的服務接口支撐水利業(yè)務應用。水利知識平臺作為一個基礎技術(shù)平臺，通過自然語言處理（NLP）和機器學習技術(shù)構(gòu)建水利領(lǐng)域知識體系，采用知識圖譜與RAG知識庫雙軌架構(gòu)，以知識服務的形式對平臺功能進行統(tǒng)一管理，對外提供穩(wěn)定、可靠的知識服務，后續(xù)水利知識平臺將持續(xù)精細化落地應用場景。
二、系統(tǒng)架構(gòu)
三、產(chǎn)品功能
1、知識可視化展示
提供水利知識平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析展示，提供關(guān)鍵信息集中展示。
2、智能推薦
根據(jù)輸入的關(guān)鍵詞或行為數(shù)據(jù)，展示個性化的推薦信息，支持用戶進行搜索結(jié)果排序和個性化推薦設置。
3、圖譜管理
構(gòu)建知識圖譜，可維護圖譜生產(chǎn)，生產(chǎn)完成的圖譜可以生成相應的關(guān)系網(wǎng)絡，同時可以用于智能問答。提供系統(tǒng)中所有數(shù)據(jù)生成圖譜展示，支持按照實體關(guān)鍵詞搜索對應實體關(guān)系圖，統(tǒng)計實體類別、實體總數(shù)、關(guān)系類別、關(guān)系總數(shù)的數(shù)量，提供維護實體對應關(guān)系，支持按照關(guān)鍵詞搜索屬性名稱
4、知識庫
知識庫功能主要用于維護文檔的分類，并上傳的文檔用于知識問答。如可以建一個水利的知識庫，用于維護水利的知識，提供對水利知識的問題咨詢。系統(tǒng)默認內(nèi)置圖譜知識庫，不可編輯和刪除，可以跳轉(zhuǎn)到圖譜生產(chǎn)管理中，在該頁面進行圖譜文檔及圖譜生產(chǎn)維護，維護好的圖譜，可用于智能問答。
5、智能問答
對于已維護的知識庫，可以選擇某個知識庫進行知識問答，將從已維護的知識中生成問答結(jié)果。若選擇的知識庫中未包含問題答案，將由AI大模型生成答案。
智能問答支持文本提問，也支持語音問答，可從一個知識庫查詢答案，也可以從多個知識庫查詢答案，還支持從圖譜知識庫進行查詢。
6、智能體編輯
智能體管理用于管理、搭建水利領(lǐng)域AI智能體的版本、服務部署。
四、平臺特色
1、知識圖譜構(gòu)建
在知識圖譜構(gòu)建方面，利用BERT、BiLSTM-CRF模型識別"水庫""河流"等實體，結(jié)合規(guī)則引擎和GNN關(guān)系抽取技術(shù)建立"調(diào)節(jié)""影響"等語義關(guān)聯(lián)，經(jīng)實體對齊和沖突消解后形成結(jié)構(gòu)化"工程-水文-生態(tài)"網(wǎng)絡，存儲于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫支持因果推理和路徑查詢。
2、知識庫構(gòu)建
在RAG知識庫構(gòu)建方面，采用BGE Embedding模型對水利文獻、調(diào)度報告等非結(jié)構(gòu)化文本進行向量化，構(gòu)建基于Milvus向量數(shù)據(jù)庫的檢索系統(tǒng)，為大模型提供實時數(shù)據(jù)增強。實際業(yè)務應用中，知識圖譜負責防洪調(diào)度中的規(guī)則性決策（如水庫聯(lián)調(diào)推演），RAG系統(tǒng)則處理生態(tài)評估中的開放性問答（如特定河段生物多樣性分析），二者通過API網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)協(xié)同調(diào)用，既保障領(lǐng)域知識的精確性，又增強了對動態(tài)信息的適應能力。
3、大模型融合應用
融合Deep Seek大模型、ChatGLM4、BGE系列模型，構(gòu)建水利智能助手，支持自然語言交互與方案構(gòu)建等功能，將大模型深度融入水利知識平臺，實現(xiàn)大模型和業(yè)務場景的結(jié)合，推動實現(xiàn)基于大模型底座的知識推理引擎，研究智能體應用，實現(xiàn)大模型和業(yè)務場景的結(jié)合。
五、技術(shù)特點
（1）高效的數(shù)據(jù)整合與管理
多源數(shù)據(jù)融合：創(chuàng)新性地將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行融合，形成統(tǒng)一的知識體系，提高了數(shù)據(jù)的可用性和價值。通過自動化的數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換工具，減少了人工干預，提高了數(shù)據(jù)處理效率。
動態(tài)知識更新：平臺具備動態(tài)知識更新能力，能夠?qū)崟r捕捉最新的數(shù)據(jù)變化，并自動更新知識圖譜和問答系統(tǒng)，確保信息的時效性和準確性。
（2）先進的自然語言處理技術(shù)
深度語義理解：利用最新的自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)了對用戶問題的深度語義理解和意圖識別，提高了問答系統(tǒng)的準確性和相關(guān)性。通過上下文感知和多輪對話技術(shù)，提升了用戶體驗。
個性化回答生成：根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，生成個性化的回答，滿足不同用戶的需求，增強了系統(tǒng)的智能化水平。
（3）強大的大數(shù)據(jù)分析能力
復雜模式識別：通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，識別復雜的數(shù)據(jù)模式和趨勢，為水資源管理和防洪減災提供科學依據(jù)。利用機器學習算法，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有價值信息。
預測與模擬：結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行未來情景的預測和模擬，幫助決策者提前做好準備，應對可能的風險。
六、典型案例
1、數(shù)字孿生二級壩知識平臺
2、數(shù)字孿生沂沭泗知識平臺
3、南水北調(diào)東線知識平臺
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