【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水土保持，具体涉及一种利用大语言模型技术构建水土保持专业数据集的方法。本专利技术还涉及人工智能技术在水土保持领域的应用，特别是在专业知识库构建和智能问答系统开发方面的应用。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，大语言模型在各个专业领域的应用日益广泛。在水土保持领域，存在大量的专业文献资料、技术规范和实践经验，这些知识的有效整合和利用对提高水土保持工作效率具有重要意义。然而，目前存在以下技术问题：一是数据格式多样性问题：水土保持领域的专业资料格式多样，包括图片、pdf、word等多种格式，难以统一管理和利用。特别是历史资料中的扫描件和手写文档，其数字化和结构化处理存在较大困难；二是人工整理效率问题：现有的数据集构建方法主要依赖人工整理，不仅效率低下且质量参差不齐。专业人员需要投入大量时间进行资料筛选、整理和标注，且难以保证标注质量的一致性；三是专业场景覆盖不足：缺乏针对水土保持领域特定应用场景的专业问答数据集，现有通用数据集无法满足水土保持专业工作的需求，特别是在技术方案制定、效益评估等专业性较强的领域；四是更新维护机制缺...
【技术保护点】
1.一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，所述九大应用场景包括：水土流失预测、水土保持措施布设、水土保持措施效益评估、基于python的水土保持相关计算代码脚本生成、水土保持法律法规咨询、水土保持方案编制辅助、水土保持科学研究辅助、水土保持本科生与研究生学习辅助、水土保持科普问答。
3.根据权利要求1所述的一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，所述数据解析步骤中的文本解析接口为字节跳动提供的PDF与图片型文本数据解析API，所述AP...
【技术特征摘要】
1.一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，所述九大应用场景包括：水土流失预测、水土保持措施布设、水土保持措施效益评估、基于python的水土保持相关计算代码脚本生成、水土保持法律法规咨询、水土保持方案编制辅助、水土保持科学研究辅助、水土保持本科生与研究生学习辅助、水土保持科普问答。
3.根据权利要求1所述的一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，所述数据解析步骤中的文本解析接口为字节跳动提供的pdf与图片型文本数据解析api，所述api用于搭建自动化文本解析流程。
4.根据权利要求1所述的一种水土保持大语言模型数据集构建方法，其特征在于，所述问答对生成步骤中使用的大语言模型为字节跳动的doubao-pro-128k大语言模型，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆汉，鞠孟辰，赵浚棋，刘芯，唐凯金，张一钞，杨珂，张庆宇，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：
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