爆破专业大模型系统

本项目旨在通过搭建爆破专业知识体系与垂类大模型，实现其在教学及学术科研场景的应用。项目采用轻量化快速迭代模式，优先搭建 RAG 爆破知识体系，待知识体系完善后开展垂类模型训练，为爆破领域提供专业、高效的知识服务与技术支持。​
1数据整合与语料库构建​
数据收集：全面收集爆破行业标准、工程案例、专利成果及外部数据源，确保数据的完整性与专业性。​
结构化处理：对工程案例参数（如孔网参数、炸药类型等）、监测数据（振动速度、飞石距离等）进行结构化处理，设计数据存储架构，建立数据清洗与校验机制。​
非结构化数据处理：对施工方案文本、专利技术图纸、专家经验视频等非结构化数据进行分析、提取关键信息并分类存储，运用光学字符识别（OCR）技术处理图纸，视频转文字技术处理专家经验视频。​
实时数据接入：开发接口实现传感器振动波形、无人机影像流等实时数据的接入与存储，建立数据传输与处理的稳定性保障机制。​
语料库构建：整合上述数据，构建包含10万+专业文本、图文、音视频的语料库，设计语料库管理系统，实现数据的高效检索与维护。
2检索系统搭建​
文本向量化：基于 BGE-large-zh 模型对语料库中的文本进行向量化处理，优化模型参数以提高向量化精度。​
FAISS 检索系统搭建：搭建 FAISS 检索系统，实现语义匹配与多模态检索功能，设计检索算法，进行系统性能测试与优化。​
混合检索策略实现：基于BM25+语义向量混合检索，开发意图理解模块，实现对用户提问背后安全规范需求的识别；构建上下文推理模块，根据工程环境自动过滤不适用案例；建立动态权重机制，确保最新规范条款优先检索
2垂类大模型训练​
2.2.1语料库构建与标注​
语料收集与筛选：收集10万+学术论文、施工方案、设备手册等专业文本，组织专业人员进行筛选，确保语料的高质量。​
标注工作：制定标注规则，对筛选后的语料进行标注，包括专业术语标注、知识点标注等，建立标注质量审核机制。​
2.2.2预训练模型优化​
模型架构分析：深入分析 BERT 架构，结合爆破领域特点，确定领域适配方向。​
模型训练与优化：基于适配方向对 BERT 模型进行训练，强化岩石力学、起爆网路设计等专业知识理解能力，调整模型超参数，进行多轮训练与验证。​
2.2.3模型评估体系建立​
指标设计：开发包含爆破振动预测误差率、参数优化效率等指标的行业专用评估基准，组织专家论证指标的合理性与科学性。​
评估工具开发：开发模型评估工具，实现对训练后模型的自动化评估，设计评估报告生成功能。

1 用户输入与智能解析
功能描述：用户通过Web界面或API输入自然语言形式的爆破需求信息，例如：
地质环境（岩性、岩层厚度）
工程目标（拆除范围、控制震动）
限制条件（附近建筑保护距离、环境法规）
实现方式：
DeepSeek LLM解析：识别关键要素（实体识别+关系提取），如“地质类型=花岗岩”，“最大飞石半径≤50m”等。
参数标准化模块（Java后端）：调用标准词表和规则库，将非结构化描述标准化成结构数据格式（JSON、DTO对象）。
Agentic RAG 驱动的爆破方案生成
功能描述：基于知识库和智能Agent系统，自动生成符合行业标准的爆破设计方案。
输出内容包括（假设根据实际业务场景为准）：

钻孔布置图方案
起爆网路设计参数
装药结构与起爆顺序
震动控制方案建议
相关法规说明与依据
3.自动化报告生成与输出
功能描述：一键生成符合规范的爆破设计报告。
4。3D爆破模拟与可视化
功能描述：基于爆破参数进行爆破前后环境的三维仿真。