大模型应用流程编排

从“帮我生成一份杭州市PM2.5与臭氧协同控制的调研报告”到自动输出带图文的完整文稿，背后是流程编排在驱动：意图识别、知识图谱查询、RAG检索、多源数据融合、报告组装……每一步都由编排引擎智能调度，确保输出的准确性与可溯源性。

🧩 什么是大模型流程编排？

大模型流程编排是指将大语言模型与外部工具（知识库、数据库、API、计算器）、多轮对话管理、任务规划等组件以工作流形式进行协调，完成复杂任务。它让大模型从“单次文本生成”进化为“具备规划与执行能力的智能体”。

⚙️ 核心编排组件

🌪️ 大气环境质量分析编排实例

基于杭州市气象与监测数据，系统每日自动执行以下编排流程：

1. 数据接入：拉取未来72小时气象预报、实时空气质量。
2. 超标概率计算：调用统计分析模型，根据历史关联矩阵计算PM2.5/O3超标概率。
3. 预警等级判定：若超标概率>30%，触发一级预警。
4. 知识图谱查询：根据风向、风速确定上风向管控区域，从图谱中筛选位于该区域内的重点排放企业。
5. 减排措施推荐：调用优化算法，选择总减排量达标的低成本企业组合。
6. 报告生成：NLG引擎填入数据，自动生成包含管控区域地图、企业清单、减排建议的Word报告。
7. 通知与归档：推送报告至相关人员，并归档至知识库。

整个过程无需人工干预，从数据到决策闭环仅需数分钟。

📄 科研调研报告生成编排

当科研人员提出复杂调研请求（如“新污染物环境健康风险研究前沿”），编排流程：

• 意图解析 → 拆解为“国际前沿”、“毒性机理”、“国内管控”等子任务
• 知识图谱查询 → 获取核心学者、权威机构、经典文献节点
• RAG检索 → 从论文库召回近三年高影响力文献摘要
• 信息融合 → 合并去重，冲突检测
• 报告撰写 → 按预设模板生成带引用链接的调研报告初稿
• 多轮对话 → 支持用户追问、修正，系统可动态调整生成内容

🔬 关键技术实现

📈 项目效益

• 科研效率提升：报告撰写时间缩短60%，文献综述效率提高90%。
• 决策精准度：污染预警准确率提升，减排建议可执行性强，支撑多次污染过程应对。
• 可观测性：每个流程步骤均有日志，便于调试与优化；提供SLA保障（7×24小时，C0故障15分钟响应）。