背景与挑战
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。
解决方案
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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方案亮点
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
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