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(jué)到大家對(duì)智慧大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)的需求越來(lái)越具體，不再滿足于簡(jiǎn)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(kāi)需求研討會(huì)，他們說(shuō)之前的系統(tǒng)里堆著上千份土壤普查報(bào)告、水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，工作人員查個(gè)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(diǎn)。

其實(shí)我們最近剛收尾一個(gè)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的智慧大數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)項(xiàng)目，核心就是靠垂類AI智能體撐起來(lái)的。這個(gè)系統(tǒng)能自動(dòng)解析PDF里的普查表格、Excel里的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，甚至無(wú)人機(jī)拍的遙感圖片也能識(shí)別出作物長(zhǎng)勢(shì)，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(wèn)答功能，基層農(nóng)技員直接對(duì)著系統(tǒng)說(shuō)“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(huì)用RAG技術(shù)比對(duì)歷史文獻(xiàn)，自動(dòng)生成帶GIS熱力圖的分析報(bào)告，不用再像以前那樣自己拼數(shù)據(jù)做圖。有個(gè)老技術(shù)員試完感慨，以前得懂SQL語(yǔ)句才能查深層數(shù)據(jù)，現(xiàn)在連手機(jī)語(yǔ)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(jià)值是解決“數(shù)據(jù)能用但不好用”的問(wèn)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(cuò)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(bào)告這些可信渠道里，再通過(guò)參數(shù)控制約束模型推理，現(xiàn)在系統(tǒng)推薦供應(yīng)商時(shí)，會(huì)直接附上“啟信分”和歷史合作記錄，客戶說(shuō)比以前人工篩查效率提高了近50%，還沒(méi)出過(guò)一次數(shù)據(jù)偏差。還有個(gè)細(xì)節(jié)，系統(tǒng)里加了多輪對(duì)話功能，客戶問(wèn)完“西南地區(qū)的電子元件供應(yīng)商”，接著問(wèn)“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(shí)經(jīng)常吐槽，現(xiàn)在連AI都比新人懂“接話茬”了。

聊到開(kāi)發(fā)流程，其實(shí)沒(méi)有想象中那么玄乎，但每個(gè)環(huán)節(jié)都得貼著實(shí)際需求走。第一步需求分析就得扎進(jìn)去，我們會(huì)和客戶開(kāi)三四次研討會(huì)，不光記功能清單，還要問(wèn)清楚“誰(shuí)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(xiǎn)預(yù)警模塊就得優(yōu)先。上次給高校做系統(tǒng)，一開(kāi)始沒(méi)考慮到跨學(xué)科數(shù)據(jù)整合需求，后來(lái)補(bǔ)加了API接口，才滿足了土壤學(xué)和生態(tài)學(xué)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)共享需求。

接下來(lái)原型設(shè)計(jì)我們愛(ài)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(shuō)“這個(gè)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(lái)簡(jiǎn)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(kù)得看數(shù)據(jù)量，小一點(diǎn)的用MySQL，像那種每天更新百萬(wàn)條監(jiān)測(cè)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(guò)的垂類模型，還得支持私有化部署，畢竟政企客戶對(duì)數(shù)據(jù)安全看得重。

開(kāi)發(fā)測(cè)試階段最磨人，除了常規(guī)的功能測(cè)試，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是重中之重。我們專門建了個(gè)“反幻覺(jué)”測(cè)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(huì)不會(huì)亂套范圍，有次模型把眉山的地塊算進(jìn)來(lái)了，技術(shù)團(tuán)隊(duì)查了三天才發(fā)現(xiàn)是行政區(qū)劃數(shù)據(jù)沒(méi)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(wàn)事大吉，上個(gè)月有客戶反饋“生成報(bào)告太慢”，我們后臺(tái)一看是并發(fā)查詢太多，加了個(gè)緩存機(jī)制，響應(yīng)速度立馬提上來(lái)了。

現(xiàn)在行業(yè)里都在說(shuō)，到2028年AI Agent會(huì)融入三分之一的企業(yè)軟件，我們自己也明顯感覺(jué)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(lái)我們打算在金融領(lǐng)域試試水，做個(gè)能自動(dòng)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(shuō)實(shí)話，做技術(shù)這么多年，最開(kāi)心的還是看到客戶用我們的系統(tǒng)把數(shù)據(jù)變成實(shí)實(shí)在在的決策依據(jù)，這比單純賣軟件有價(jià)值多了。</span>

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