方案概述

习近平总书记提出“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路，并多次对水利工作作出指示和批示，指导治水工作实现历史性转变，随着水利行业进入高质量发展阶段，数字化、网络化、智能化加速转型升级，智慧化已成为水利建设发展新目标。需构建水利知识库进行业务赋能，推动企业智能化转型进程。本方案基于大模型构建水利知识中台，一方面构建各类水利知识库，提供智能问答服务，提升业务人员办公效率；另一方面构建水利知识图谱，利用图计算技术赋能传统水利行业数据分析。

业务挑战

1. 目前各异构文档差别很大，在录入对应类型的水利知识库时，主要依赖人工甄别和录入，且不能对当前文档进行很好的整理、挖掘和利用
2. 基于知识图谱的多轮语义问答不能满足正常问答需求，且需要手动维护 FAQ 问答。不能问水利知识以外的信息。
3. 传统知识库推荐功能不完善，如预报方案生成不能真正基于历史数据以及对未来趋势的预测，生成对应的预报方案
4. 缺乏水利业务方面的知识库应用指导

方案架构

整体架构如上图所示，主要包括知识库构建、知识图谱构建以及智能应用几个重要组成部分。知识库方面通过模板快速对接已构建的预报方案库、汛情应急库、调度规则库等9大知识库，同时对其他水利知识进行解析，进一步丰富完善水利知识库。知识图谱方面利用大模型自动抽取水利信息，构建水利知识图谱，同时利用规则引擎、本体推理、图挖掘计算等方式对水利知识进行进一步理解和分析利用，为上层智能应用提供支撑。智能应用方面主要构建水利知识搜索、水利知识问答、水利图谱分析和水利预案智能生成4大场景，推动用户朝着智慧水利发展目标进一步迈进。

方案优势

1. 自研“图+向量”多模引擎，对“确定性”（图）与“模糊”（向量）的知识进行记忆与推理，保障回答质量
2. 支持对常见非结构化数据的处理，降低数据准备的门槛。预置模板开箱即用、自定义模板可灵活搭建与编排。
3. 知识库分析与运维（关联、相似、冲突），优化知识质量。智能分析帮助用户洞察知识运营状态。
4. 系统+用户双反馈积累训练数据，打通大模型再学习链路，无代码发起模型的再训练、评估与上线。