智慧大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)開發(fā)
大家好,我們是成都小火科技,每天和政企客戶打交道,最近明顯感覺到大家對智慧大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)的需求越來越具體,不再滿足于簡單的數(shù)據(jù)檢索,而是要能直接用數(shù)據(jù)幫著做決策。上周和農(nóng)業(yè)局的客戶開需求研討會,他們說之前的系統(tǒng)里堆著上千份土壤普查報告、水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù),工作人員查個耕地地力變化得翻好幾種格式的文件,效率太低了,這正好戳中了現(xiàn)在很多行業(yè)的痛點。
其實我們最近剛收尾一個農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的智慧大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)項目,核心就是靠垂類AI智能體撐起來的。這個系統(tǒng)能自動解析PDF里的普查表格、Excel里的監(jiān)測數(shù)據(jù),甚至無人機(jī)拍的遙感圖片也能識別出作物長勢,之前人工要花三天整理的數(shù)據(jù),現(xiàn)在AI幾分鐘就處理完了。最受客戶歡迎的是智能問答功能,基層農(nóng)技員直接對著系統(tǒng)說“幫我查雙流區(qū)近三年水稻種植區(qū)的土壤有機(jī)質(zhì)變化”,系統(tǒng)不光能調(diào)出數(shù)據(jù),還會用RAG技術(shù)比對歷史文獻(xiàn),自動生成帶GIS熱力圖的分析報告,不用再像以前那樣自己拼數(shù)據(jù)做圖。有個老技術(shù)員試完感慨,以前得懂SQL語句才能查深層數(shù)據(jù),現(xiàn)在連手機(jī)語音都能操作,這才是真的“智慧”。
這兩年做這類系統(tǒng),我們發(fā)現(xiàn)AI最關(guān)鍵的價值是解決“數(shù)據(jù)能用但不好用”的問題。比如之前給一家制造業(yè)客戶做供應(yīng)商查詢系統(tǒng),他們怕大模型亂生成信息,畢竟供應(yīng)商資質(zhì)出錯可不是小事。我們就像啟信慧眼那樣,把數(shù)據(jù)源框定在工商登記、質(zhì)檢報告這些可信渠道里,再通過參數(shù)控制約束模型推理,現(xiàn)在系統(tǒng)推薦供應(yīng)商時,會直接附上“啟信分”和歷史合作記錄,客戶說比以前人工篩查效率提高了近50%,還沒出過一次數(shù)據(jù)偏差。還有個細(xì)節(jié),系統(tǒng)里加了多輪對話功能,客戶問完“西南地區(qū)的電子元件供應(yīng)商”,接著問“哪家能做加急交付”,AI能順著上下文精準(zhǔn)篩選,不用重新輸入一堆條件,同事們調(diào)試模型時經(jīng)常吐槽,現(xiàn)在連AI都比新人懂“接話茬”了。
聊到開發(fā)流程,其實沒有想象中那么玄乎,但每個環(huán)節(jié)都得貼著實際需求走。第一步需求分析就得扎進(jìn)去,我們會和客戶開三四次研討會,不光記功能清單,還要問清楚“誰用”“怎么用”——比如給科研機(jī)構(gòu)做的系統(tǒng),就得強(qiáng)化文獻(xiàn)關(guān)聯(lián)功能;給企業(yè)做的,風(fēng)險預(yù)警模塊就得優(yōu)先。上次給高校做系統(tǒng),一開始沒考慮到跨學(xué)科數(shù)據(jù)整合需求,后來補(bǔ)加了API接口,才滿足了土壤學(xué)和生態(tài)學(xué)團(tuán)隊的數(shù)據(jù)共享需求。
接下來原型設(shè)計我們愛用Figma,畫完直接投屏給客戶演示交互邏輯,有次農(nóng)業(yè)局的客戶指著原型說“這個數(shù)據(jù)導(dǎo)出按鈕得放左邊,我們習(xí)慣左手操作”,這種細(xì)節(jié)改起來簡單,但能少走很多彎路。技術(shù)選型這塊,前端常用Flutter,畢竟政企客戶既有安卓又有iOS設(shè)備;后端用SpringBoot多,穩(wěn)定性好;數(shù)據(jù)庫得看數(shù)據(jù)量,小一點的用MySQL,像那種每天更新百萬條監(jiān)測數(shù)據(jù)的,就得上MongoDB。特別要注意的是AI模型,通用大模型滿足不了專業(yè)需求,比如土壤領(lǐng)域就得用專門微調(diào)過的垂類模型,還得支持私有化部署,畢竟政企客戶對數(shù)據(jù)安全看得重。
開發(fā)測試階段最磨人,除了常規(guī)的功能測試,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是重中之重。我們專門建了個“反幻覺”測試組,故意輸模糊指令,比如“查成都周邊的農(nóng)田數(shù)據(jù)”,看AI會不會亂套范圍,有次模型把眉山的地塊算進(jìn)來了,技術(shù)團(tuán)隊查了三天才發(fā)現(xiàn)是行政區(qū)劃數(shù)據(jù)沒更新,現(xiàn)在每周都要同步一次權(quán)威數(shù)據(jù)源。上線后也不是萬事大吉,上個月有客戶反饋“生成報告太慢”,我們后臺一看是并發(fā)查詢太多,加了個緩存機(jī)制,響應(yīng)速度立馬提上來了。
現(xiàn)在行業(yè)里都在說,到2028年AI Agent會融入三分之一的企業(yè)軟件,我們自己也明顯感覺到,客戶要的不再是“能查數(shù)據(jù)的工具”,而是“能給建議的助手”。接下來我們打算在金融領(lǐng)域試試水,做個能自動解讀企業(yè)涉訴文書的查詢系統(tǒng),把法律條文和商業(yè)數(shù)據(jù)打通。說實話,做技術(shù)這么多年,最開心的還是看到客戶用我們的系統(tǒng)把數(shù)據(jù)變成實實在在的決策依據(jù),這比單純賣軟件有價值多了。</span>
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