水利知识平台

一、产品概述

水利知识平台通过汇聚整编各类水利基础数据和水利业务资料，基于自然语言解析、机器学习、深度学习等人工智能算法模型构建知识引擎，通过开发知识平台对知识库和知识引擎进行统一管理，提供知识检索、知识推荐、知识分析等知识服务功能，通过统一的服务接口支撑水利业务应用。水利知识平台作为一个基础技术平台，通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术构建水利领域知识体系，采用知识图谱与RAG知识库双轨架构，以知识服务的形式对平台功能进行统一管理，对外提供稳定、可靠的知识服务，后续水利知识平台将持续精细化落地应用场景。

二、系统架构

三、产品功能

1、知识可视化展示

提供水利知识平台数据统计分析展示，提供关键信息集中展示。

2、智能推荐

根据输入的关键词或行为数据，展示个性化的推荐信息，支持用户进行搜索结果排序和个性化推荐设置。

3、图谱管理

构建知识图谱，可维护图谱生产，生产完成的图谱可以生成相应的关系网络，同时可以用于智能问答。提供系统中所有数据生成图谱展示，支持按照实体关键词搜索对应实体关系图，统计实体类别、实体总数、关系类别、关系总数的数量，提供维护实体对应关系，支持按照关键词搜索属性名称

4、知识库

知识库功能主要用于维护文档的分类，并上传的文档用于知识问答。如可以建一个水利的知识库，用于维护水利的知识，提供对水利知识的问题咨询。系统默认内置图谱知识库，不可编辑和删除，可以跳转到图谱生产管理中，在该页面进行图谱文档及图谱生产维护，维护好的图谱，可用于智能问答。

5、智能问答

对于已维护的知识库，可以选择某个知识库进行知识问答，将从已维护的知识中生成问答结果。若选择的知识库中未包含问题答案，将由AI大模型生成答案。

智能问答支持文本提问，也支持语音问答，可从一个知识库查询答案，也可以从多个知识库查询答案，还支持从图谱知识库进行查询。

6、智能体编辑

智能体管理用于管理、搭建水利领域AI智能体的版本、服务部署。

四、平台特色

1、知识图谱构建

在知识图谱构建方面，利用BERT、BiLSTM-CRF模型识别"水库""河流"等实体，结合规则引擎和GNN关系抽取技术建立"调节""影响"等语义关联，经实体对齐和冲突消解后形成结构化"工程-水文-生态"网络，存储于Neo4j图数据库支持因果推理和路径查询。

2、知识库构建

在RAG知识库构建方面，采用BGE Embedding模型对水利文献、调度报告等非结构化文本进行向量化，构建基于Milvus向量数据库的检索系统，为大模型提供实时数据增强。实际业务应用中，知识图谱负责防洪调度中的规则性决策（如水库联调推演），RAG系统则处理生态评估中的开放性问答（如特定河段生物多样性分析），二者通过API网关实现协同调用，既保障领域知识的精确性，又增强了对动态信息的适应能力。

3、大模型融合应用

融合Deep Seek大模型、ChatGLM4、BGE系列模型，构建水利智能助手，支持自然语言交互与方案构建等功能，将大模型深度融入水利知识平台，实现大模型和业务场景的结合，推动实现基于大模型底座的知识推理引擎，研究智能体应用，实现大模型和业务场景的结合。

五、技术特点

（1）高效的数据整合与管理

多源数据融合：创新性地将多源异构数据进行融合，形成统一的知识体系，提高了数据的可用性和价值。通过自动化的数据清洗和转换工具，减少了人工干预，提高了数据处理效率。

动态知识更新：平台具备动态知识更新能力，能够实时捕捉最新的数据变化，并自动更新知识图谱和问答系统，确保信息的时效性和准确性。

（2）先进的自然语言处理技术

深度语义理解：利用最新的自然语言处理技术，实现了对用户问题的深度语义理解和意图识别，提高了问答系统的准确性和相关性。通过上下文感知和多轮对话技术，提升了用户体验。

个性化回答生成：根据用户的历史行为和偏好，生成个性化的回答，满足不同用户的需求，增强了系统的智能化水平。

（3）强大的大数据分析能力

复杂模式识别：通过大数据分析技术，识别复杂的数据模式和趋势，为水资源管理和防洪减灾提供科学依据。利用机器学习算法，发现隐藏在数据中的有价值信息。

预测与模拟：结合历史数据和实时监测数据，进行未来情景的预测和模拟，帮助决策者提前做好准备，应对可能的风险。

六、典型案例

1、数字孪生二级坝知识平台

2、数字孪生沂沭泗知识平台

3、南水北调东线知识平台