大規模モデル技術の急速な発展は、水利分野のスマート化転換に新たな技術的道筋を提供している。水利情報化過程において、多数の政策・法規の存在、データ形式の混在、「システムサイロ」の多発、専門モデル利用の敷居の高さといった核心的課題に対処するため、本稿は大規模モデル技術を水利業務の全プロセスに体系的に統合する方法を探求し、知能的な質疑応答、利便性の高い呼び出し、自動化された案件作成を一体化した包括的な知識サービスプラットフォームの構築を目指す。このフレームワークは、データおよびモデル基盤の数値モデル基盤層、ローカル展開や知識検索など共通機能を提供する技術駆動層、知能的な調整と閉ループ最適化を実現する機能実現層、水利の中核業務を直接対象とする業務応用層の4層論理体系を構築している。研究では、大規模モデルの選定とローカル展開、ベクトル化を用いない知識検索、従来アプリケーションのモジュール化MCP改造、および知能エージェント支援によるタスク分解という4つの主要技術を体系的に説明し、情報セキュリティ、知識活用、システム統合、複雑問題解決における業界の課題に対応している。四川省の水利テーマ一枚図、工事管理および貯水保水などの典型的な適用シナリオの分析により、本フレームワークが水利業務の自動化およびスマート化レベルを効果的に向上させ、実用性と普及価値に優れ、水利業界のデジタルトランスフォーメーションに向けた実現可能な体系的ソリューションを提供することを示している。

大規模モデル;水利知識サービスプラットフォーム;知能エージェント;非ベクトル検索