【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大模型，具体是一种垂直领域大模型的构建方法。
技术介绍
1、随着城市系统日趋复杂，生命线安全事故呈现快速演化、耦联叠加、链网传导等特点，对风险防控提出速度、精度等多维要求。人工智能的出现为城市生命线安全带来了革命性机遇，但目前的大模型技术应用依然是以通用大模型为主，在专业垂直领域风险分析与防控方面存在着缺乏对城市基础设施(如供水、供电、交通)的专业知识库，难以识别复杂系统的脆弱性及耦合风险；对行业标准、安全规范及政策法规的理解有限，易导致分析结果偏离实际需求；且难以精准推理、模拟级联故障或连锁反应的问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种垂直领域大模型的构建方法，用于解决当前通用大模型难以识别复杂系统的脆弱性及耦合风险；对行业标准、安全规范及政策法规的理解有限，易导致分析结果偏离实际需求；且难以精准推理级联故障或连锁反应的技术问题。因此，聚焦上述问题，本专利技术通过以通用大模型为基础，以数据、知识、模型多元驱动知...
【技术保护点】
1.一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，所述数据引擎用于对多源异构数据的采集、清洗与融合，并通过数据的流程化处理构建数据标准体系；以及，对多源异构数据进行时空对齐、异常检测、趋势分析和隐患规律挖掘。
3.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，所述知识引擎用于对领域知识的抽取、表达与动态更新；以及，对领域知识的指标分析、规则提取、关联分析、应对生成和类案推荐，并形成知识图谱。
4.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，所述数据引擎用于对多源异构数据的采集、清洗与融合，并通过数据的流程化处理构建数据标准体系；以及，对多源异构数据进行时空对齐、异常检测、趋势分析和隐患规律挖掘。
3.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，所述知识引擎用于对领域知识的抽取、表达与动态更新；以及，对领域知识的指标分析、规则提取、关联分析、应对生成和类案推荐，并形成知识图谱。
4.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，所述模型引擎：用于构建风险转移过程的模型关联表征；所述模型关联表征指物理模型、数据驱动模型与知识元规则模型之间的松散耦合与协同推理。
5.根据权利要求1所述的一种垂直领域大模型的构建方法，其特征在于，所述数据引擎、所述知识引擎和所述模型引擎之间除自驱进行功能应...
【专利技术属性】
技术研发人员：端木维可，马文辉，李润婉，崇培祥，吴尘，吴鹏，沈迎春，
申请(专利权)人：合肥泽众城市智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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