基于大模型的“智禹”水利智能体研究

一、课题背景

随着水利工程数据规模的快速增长，传统人工查询与调度已难满足实时挖掘与智能化管理需求。大模型（LLM）在自然语言处理上表现优异，但如何将其应用于水利领域，实现智能检索与自动化调度，是提升信息化与决策效率的关键。“智禹”水利智能体通过将自然语言无缝转为SQL，并自动触发后台任务，使非专业人员也能轻松完成数据查询、分析与调度，助力水利领域迈向智慧化、自动化。

二、研究内容

1、水利数据集构建：从水利行业标准数据库、监测平台和历史项目报告中抽取典型表结构、字段含义及常见查询范式；同时收集中英文自然语言查询语料，并与Text-to-SQL任务需求对齐，构建覆盖监测指标、水库调度、河道巡检等多场景的专项数据集。

2、水利领域Text-to-SQL模型开发：基于SQLCoder等通用基座模型，在上述专用数据集上进行监督训练，并采用LoRA、QLoRA等轻量化微调方法，进一步增强模型在水利领域的适用性与准确性，实现自然语言到标准SQL语句的高精度转换，支持多表JOIN、子查询、聚合统计等复杂操作；在交互式对话界面中，以文本或图表形式向用户展示查询结果。

3、智能体（Agent）驱动的任务调度：构建水利智能体系统，以Qwen、DeepSeek等大模型作为“思考大脑”，解析用户自然语言任务指令；借助AutoGen等智能体框架创建专属Agent，通过自然语言对话自动化调度相应后端程序，完成用户提出的各项任务；同时通过闭环监控与反馈机制，实现任务执行状态的可视化跟踪及二次指令调整，保障运行的安全性与高效性。

三、项目贡献

1、正在构建高质量专用数据集，首创覆盖全流程、多类型的水利Text-to-SQL标注语料，为模型微调提供坚实的数据基础。

2、正在构建水利领域微调模型，基于上述专用数据集，采用LoRA、QLoRA等轻量化微调方法，显著提升模型在水利查询上的准确率，减少人工改写SQL的工作量。

3、正在开发端到端智能体系统，实现从自然语言理解、数据库检索到任务自动化执行的一体化流程，大幅提高水利业务的数字化与智能化水平。

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