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中海油能源發(fā)展股份有限公司非結構數(shù)據(jù)智能分析軟件采購技術要求書編制：審核：批準：一、項目概況及總體要求集團公司擁有海量寶貴數(shù)據(jù)，蘊含巨大潛在價值，但是這些數(shù)據(jù)多為非結構化，圖片、表格和文本等多種形式以分散于各類文件中，有效利用成為一大挑戰(zhàn)。面對海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)人工分析方法捉襟見肘，耗時費力，無法滿足現(xiàn)代油田開發(fā)的迫切需求。因此，亟需開發(fā)高效的非結構化數(shù)據(jù)智能分析技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動處理和智能分析，為油田增產增效提供堅實后盾，驅動行業(yè)革新。本研究旨在開發(fā)一個先進的智能分析系統(tǒng)，實現(xiàn)對油田開發(fā)可行性報告中復雜多模態(tài)數(shù)據(jù)的自動化處理、高效存儲和深度理解。二、服務內容和范圍1、服務內容結合非結構化數(shù)據(jù)分析的痛點，提升針對油氣田開發(fā)方案實現(xiàn)多種模態(tài)非結構化數(shù)據(jù)的智能分析、識別、拆分、存儲能力，為勘探開發(fā)研究提供更加精準、高效、全面的決策支持。依托現(xiàn)有的勘探開發(fā)數(shù)據(jù)湖、典型油氣藏研究成果常用文檔、圖片、表格數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和應用需求，制定合理的分類體系和標準，在數(shù)據(jù)處理的過程中，需要特別關注數(shù)據(jù)的清洗、拆分和標準化，確保數(shù)據(jù)的高質量要求。根據(jù)油田名稱、表格名稱、圖片名稱，實現(xiàn)文檔、圖片和表格的匹配。對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗。確保數(shù)據(jù)的準確性、一致性和完整性。去除噪聲數(shù)據(jù)和不相關信息，提取有價值的數(shù)據(jù)內容。（1）非結構化數(shù)據(jù)自動解析軟件開發(fā)充分考慮數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性，研究合理的數(shù)據(jù)解析方法，確保軟件能夠自動拆分各種格式文檔中的文本、圖片、表格數(shù)據(jù)并向量化入庫，文檔類型包括但不限于PDF、Word、Excel等；同時搭建配套應用，供用戶進行界面操作，并提供完善的API接口，確保軟件能夠與CeaStor存儲工具和其他系統(tǒng)以及服務進行無縫集成。（2）基于RAG和知識圖譜的大模型智能問答應用搭建智能問答應用，基于預訓練大模型，實現(xiàn)RAG增強檢索。應用分為檢索和生成兩個階段。在檢索階段，能夠對用戶的問題進行深入理解和意圖識別，通過與數(shù)據(jù)湖中相關數(shù)據(jù)庫的高效交互，快速篩選出與問題語義上最相關的信息片段；在生成階段，能夠將檢索到的信息與用戶需求融合并生成自然、準確的答案，同時具備根據(jù)需求展示相關圖片、表格的功能。（3）數(shù)據(jù)驗證使用經過預處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)解析工具進行驗證，并針對驗證過程中發(fā)現(xiàn)的問題，進行工具優(yōu)化。（4）工具優(yōu)化在數(shù)據(jù)預處理過程中收集并整理各類特殊數(shù)據(jù)情況，并針對性對數(shù)據(jù)解析工具進行優(yōu)化，確保工具能應對各種特殊情況。（5）數(shù)據(jù)向量化利用向量化技術對收集到的對文本進行向量化處理，將文本轉換為高維稠密向量。將數(shù)據(jù)存入向量數(shù)據(jù)庫，初步構建高質量的常用數(shù)據(jù)向量數(shù)據(jù)庫，以便于后續(xù)的大模型訓練和智能應用的高效檢索。（6）常見問題的征集、拆分和任務設計問題分析和拆解：通過對用戶問題分析，將問題拆分為多個適合大模型處理的子問題，需要為每個子問題設計具體的任務，明確任務的目標、輸入、預期輸出和評估標準。學習任務框架設計：按照思維鏈的模式，設計一套詳盡的問題拆分與子任務設計框架，指導大模型針對實際問題提供準確、有效的解決方案。（7）提示詞工程深入分析各類專業(yè)人員在實際操作中可能遇到的問題和挑戰(zhàn)，對于不滿意的問題答案，結合現(xiàn)狀設計高質量的提示詞模板或構建一個靈活的提示詞生成機制，通過用戶測試和反饋收集，不斷迭代和完善提示詞模板和生成機制，以實現(xiàn)最佳的用戶交互體驗。（8）反饋優(yōu)化前期按不同專業(yè)構建精細的問答對，大模型針對每個問題生成多個候選答案，用戶根據(jù)個人滿意度對這些答案進行排序，根據(jù)排序結果訓練獎勵模型，后期開發(fā)用戶反饋收集平臺，持續(xù)收集用戶對問答結果的滿意程度，結合強化學習技術和獎勵模型，根據(jù)用戶的互動和反饋定期優(yōu)化系統(tǒng)決策過程和響應策略。2、工作量清單序號服務內容描述數(shù)量單位1非結構化數(shù)據(jù)自動解析軟件開發(fā)1項2基于RAG和知識圖譜的大模型智能問答應用1項3數(shù)據(jù)驗證1項4工具優(yōu)化1項5常見問題的征集、拆分和任務設計1項6提示詞工程1項