【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据，具体涉及一种基于大语言模型的水利知识库系统。
技术介绍
1、传统水利知识库系统一般存在以下几个问题：数据分散：传统的水利知识库通常由不同部门或机构各自维护，导致重要水利数据和信息分散在多个库和平台上；标准不一：不同知识库采用各自的数据格式和标准，比如流量单位、雨量数据等，造成数据不一致，增加了后期数据整合的难度，导致信息整合异常困难；信息更新不及时：传统手动更新机制使得知识库的信息往往不是最新的，特别是在紧急或变化快速的水利事件中，信息时效性是关键。在洪水或干旱等紧急情况下，传统手动方式无法及时更新知识库，影响决策和应急响应；局限性和不完整性：传统知识库通常只能覆盖某一特定区域或主题，很难形成全面综合的知识体系，大多数知识库仅聚焦于某个特定区域(如某个流域或省份)或某个特定主题(如土壤侵蚀或水质监控)，难以提供全面的水利知识；数据质量不稳定：多数数据录入和校验工作是手动进行的，易于产生错误或遗漏；检索困难：缺乏有效的数据结构和检索机制，用户常常难以快速准确地找到所需信息，传统知识库的检索功能通常仅限于基础的关键字搜索，不能满足复杂的水利业务查询，如“近五年某流域的平均降水量”等。
2、现有技术中知识库系统构建，包括构建搜索引擎优化的知识库：重点关注搜索引擎的优化，确保其中存储的信息容易被搜索引擎抓取和索引，通常通过元标签、关键字密度、高质量的外部链接等seo策略来实现；基于关键字的自动更新机制：依靠预定义的关键字或短语，自动从网络或其他数据源抓取和更新信息。一旦检测到与预定关键字相关的新信息，系统
技术实现思路
1、本专利技术针对上述问题，提供了一种基于大语言模型的水利知识库系统，旨在提供一个智能化的水利知识库，能自动分类、标注和更新相关内容，解决现有技术中信息更新不及时以及检索困难的问题。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种基于大语言模型的水利知识库系统，包括：
4、嵌入模型，所述嵌入模型基于深度学习模型，将文本数据转换为向量，用于进行基于语义内容的检索；
5、写入路径模块，所述写入路径模块将所述嵌入模型转换的向量添加到向量数据库索引中，用于迅速找到与特定查询语义上最接近的文档；
6、向量数据库，所述向量数据库用于存储和检索向量，并为快速语义查询提供索引；
7、查询模块，所述查询模块将用户的查询输入转换为查询向量，在所述向量数据库中找到与查询向量语义最相近的文档，并返回关键字匹配和基于语义相似度的查询结果。
8、在一些实施例中，所述嵌入模型将文本数据中的词、短语或文本转化为固定长度的向量，所述向量捕获了文本的语义信息，使语义相似的文本数据拥有相近的向量。
9、在一些实施例中，所述深度学习模型为transformer模型或bert模型中的任意一种。
10、在一些实施例中，所述查询模块中利用的数据结构为kd-tree或balltree中的任意一种。
11、在一些实施例中，所述查询模块利用近似最近邻搜索法在所述向量数据库中找出最接近的向量。
12、在一些实施例中，所述查询模块还利用元数据/相似度量对查询结果进行筛选或排序，所述元数据包括文本数据的作者、日期以及相关项目。
13、在一些实施例中，所述嵌入模型将文本数据转换为向量前，先进行数据清洗，具体包括：去除无关字符并进行分词，提取关键术语。
14、在一些实施例中，当有大量数据输入所述向量数据库，对所述向量数据库进行索引更新。
15、在一些实施例中，所述查询模块利用余弦相似度、欧氏距离或曼哈顿距离中的任意一种方法计算查询向量与知识库文档向量之间的相似度。
16、本公开实施例提供的技术方案：基于大语言模型的水利知识库系统，水利信息整合：将水资源管理、灌溉系统、洪水控制等多个水利部门和子领域的信息整合到一个统一的平台；数据和标准统一：实现流量、雨量、水文地质等多方面水利数据的统一标准化处理；紧急水情和灾害信息的实时更新：利用大语言模型进行快速数据分析和更新，提高应急响应能力；全面覆盖水利业务：通过自然语言处理和大数据分析，从各个角度和维度提供全面的水利知识和信息；提高水文数据和工程信息的质量：自动校验水文数据、渠道尺寸、水坝数据等，减少人为错误；多维度的水利业务检索：构建高级检索功能，支持复杂的水利业务查询需求。综上所述，本专利技术提供了一个全面、高效、可靠和智能化的水利知识库系统，其产生的有益效果如下：
17、1.智能化：利用大语言模型的自然语言处理能力，提供了一个智能化的水利知识库，能自动分类、标注和更新相关内容；
18、2.高维数据处理：通过集成向量数据库，能高效地处理和检索高维数据，如水质参数、气象数据等，从而满足水利工程专业需求；
19、3.质量与深度：采用先进的自然语言理解和数据分析技术，以确保知识库中的信息不仅广泛而且深入，涵盖从基础数据到高级分析的所有方面。
20、4.成本与效率：能自动进行数据抓取、分类和更新，可以大大降低人工成本和时间成本。
21、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
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1.一种基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述水利知识库系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述嵌入模型将文本数据中的词、短语或文本转化为固定长度的向量，所述向量捕获了文本的语义信息，使语义相似的文本数据拥有相近的向量。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述深度学习模型为Transformer模型或BERT模型中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述查询模块中利用的数据结构为KD-Tree或BallTree中的任意一种。
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述查询模块利用近似最近邻搜索法在所述向量数据库中找出最接近的向量。
6.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述查询模块还利用元数据/相似度量对查询结果进行筛选或排序，所述元数据包括文本数据的作者、日期以及相关项目。
7.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水
8.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，当有大量数据输入所述向量数据库，对所述向量数据库进行索引更新。
9.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述查询模块利用余弦相似度、欧氏距离或曼哈顿距离中的任意一种方法计算查询向量与知识库文档向量之间的相似度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述水利知识库系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述嵌入模型将文本数据中的词、短语或文本转化为固定长度的向量，所述向量捕获了文本的语义信息，使语义相似的文本数据拥有相近的向量。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述深度学习模型为transformer模型或bert模型中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述查询模块中利用的数据结构为kd-tree或balltree中的任意一种。
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的水利知识库系统，其特征在于，所述查询模块利用近似最近邻搜索法在所述向量数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：于文统，陈兴晖，邓亚运，潘晓雪，汪祖茂，
申请(专利权)人：深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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