方案介绍
1、手动查询知识的过程涉及大量的信息抽取与整合工作,这一过程耗时耗力且效率低下,难以应对大规模数据的处理需求。
2、基于Cypher语言的查询方式要求用户具备一定的编程知识,这限制了非技术背景用户的参与度。
3、基于对水利场景的深度理解,大模型算法可以改变智能运维项目交付范式,实现“预训练大模型+下游任务微调”的项目实施方式。
方案架构图
算法/关键配置
适配算法/关键配置名称 | 算法/关键配置描述 |
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Qwen1.5-chat | Qwen1.5-chat |
优势亮点
- 基于对水利场景的深度理解,大模型算法可以改变智能运维项目交付范式,实现“预训练大模型+下游任务微调”的项目实施方式
资源下载
水利语言大模型解决方案介绍.pdf
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