215 万、大语言模型大单：上海理工大学（中）
文摘
2024-11-19 10:18
河南
2024 年 10 月 16 日，国家管网集团联合管道有限责任公司西气东输分公司发布《西气东输科技数字中心基于管网智能化大语言模型（LLM）的智能体研发方法研究项目》招标公告。![]()
在人工智能技术蓬勃发展之际，大语言模型（LLM）作为自然语言处理的核心前沿技术，其应用前景十分广阔。目前，集团公司已基于大模型底座能力搭建并发布了在制程、管道等领域的大模型应用，初步实现了大语言模型在公司业务中的实践应用。然而，在大模型技术广泛落地应用过程中仍面临垂直领域专业知识理解不足、大量难处理的非结构化数据、数据集质量整体不高以及大模型本身存的幻觉等瓶颈问题，影响了智能化应用的效果。为解决上述问题，有效降低和解决大模型技术中存在的幻觉问题，并充分利用其语言理解和逻辑处理能力，实现大模型技术在行业内的广泛应用，有效提升公司智能化数字化水平，数字化所拟开展基于管网大模型的智能体研发方法研究工作，通过结合当前油气行业内的承包商作业管理、内检测数据对齐与缺陷发现及管道融合数据的应用等多个典型应用场景，探索适用于天然气长输管道行业的业务智能体研发方法。通过开展智能体生成内容准确度评估架构研究，实现对大语言模型生成内容的准确度验证，同时融合通用性能指标与业务特定需求构建针对性的评估标准，从而构建形成适用于天然气长输管道行业智能体生成内容响应准确性评估体系。1、开展数据集设计方法研究，针对承包商作业管理、内检测缺陷发现、管道融合数据应用三个不同的业务场景产生的需求，结合公司现有的制程文件及过程资料，构建数据集收集与整理的准则。通过定义数据类型、类别、数据格式、数据采集规范、数据处置程序、数据采集方法，形成适用于长输天然气管道行业的数据集构建范式，指导行业内典型业务场景的数据集构建。设计数据库结构，确定数据库表中的字段及其相互关系，确保数据存储的科学性和高效性。 2、开展智能体研发方法研究，针对现有的具体需求场景打造以下三个 AI Agent，研发一种长输天然气管道行业推广应用研发智能体的方法。开展承包商作业管理 AI Agent 研究，完成承包商入场资质审核、安全考核材料生成、作业方案生成、作业过程风险识别等功能研发，实现承包商作业全过程智能化管控；开展内检测缺陷发现 AI Agent 研究，实现多轮内检测数据的精准对齐，提高缺陷发现和辅助提升缺陷修复的效率；开展管道融合数据应用 AI Agent 研究，实现管道基础数据智能问数、快速查询，提升数据分析治理及数据分析效率。 3、开展 AI Agent 生成内容准确度验证工具研究，基于大模型微调，RAG 等技术，设计生成内容验证工具。设计生成内容与验证集的相似度计算算法，实现对生成内容的快速定位与相似值计算，验证生成内容准确度。 4、开展 AI Agent 生成内容准确度评估架构研究，主要包括基于 LLM 的综合评估架构设计、验证集的构建、综合评估数据集以及准确度评估指标的设计。基于业务实际场景（包括承包商作业管理、内检测缺陷发现、智能用数生成代码等），构建相关问题与真实答案，结合知识检索结果、模型回答结果，形成综合评估数据集，供综合评估框架调用，进行模型准确度验证。同时融合响应效率、并发数量等通用性能指标与业务场景需求构建针对性的评估标准，从而构建形成适用于天然气长输管道行业智能体生成内容响应准确性评估体系。 5、开展 AI Agent 集成部署与调试，在研发过程中进行接口开发与集成测试，确保具备与集团和公司现有系统集成的能力。2024 年 11 月 10 日发布中标候选人公示，上海理工大学 2145500 元（中）。
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