Быстрое развитие технологий больших моделей предоставило новый технический путь для интеллектуальной трансформации водного хозяйства. В статье рассматриваются основные вызовы, с которыми сталкивается информационное обеспечение водного хозяйства, такие как множество политик и законодательных актов, смешанные форматы данных, наличие «системных силосов» и высокая планка для использования специализированных моделей. Цель статьи — исследовать методы системного внедрения технологий больших моделей во все бизнес-процессы водного хозяйства и создать комплексную платформу знаний, объединяющую интеллектуальные вопросы и ответы, удобный вызов и автоматическое оформление дел. В рамках построена четырехуровневая логическая система: базовый слой цифровых моделей как основа данных и моделей; технологический слой, обеспечивающий локальное развертывание и поиск знаний; функциональный слой, реализующий интеллектуальное планирование и оптимизацию с замкнутым циклом; и бизнес-слой, ориентированный на ключевые задачи водного хозяйства. В исследовании подробно описаны четыре ключевые технологии: отбор и локальное развертывание больших моделей, векторно-независимый поиск знаний, модульная модернизация традиционных прикладных модулей MCP, а также разбиение задач с помощью интеллектуальных агентов для решения проблем информационной безопасности, использования знаний, интеграции систем и решения сложных задач отрасли. Анализ типичных сценариев применения — карта водных ресурсов провинции Сычуань, управление строительством инженерных объектов и сохранение воды — показывает, что данный фреймворк эффективно повышает уровень автоматизации и интеллектуализации водного хозяйства, обладает хорошей практической применимостью и потенциалом для распространения, предоставляя осуществимое системное решение для цифровой трансформации отрасли.

большие модели;платформа знаний водного хозяйства;интеллектуальные агенты;векторно-независимый поиск