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大模型驱动的空间任务数据自然语言查询与自适应可视化方法
编号：5
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更新：2026-11-06 14:18:02 浏览：2次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
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摘要
针对空间任务地面段业务库中专业术语与库表字段缺乏明确对应、内网无法调用公有云模型、本地小参数模型生成准确率不足等问题，本文提出一种领域知识增强的自然语言查询与自适应可视化方法，并实现全栈本地化系统。该方法面向卫星运控业务构建领域知识库，将专业术语与库表字段显式对齐，按语义检索结果构造提示词；通过规则预修正、语法树审计和带错误定位的反馈重试，在有限步数内迭代生成SQL；再以确定性规则将查询结果路由到相应可视化模板，形成任务综合态势展示。在自建的100题分层评测中，该方法使本地4B模型的平均执行准确率达到91.7%、可执行率达到99.7%，逐题多数投票结果较基座直接生成提高16.0个百分点，端到端响应中位数为16.0 s。系统全程运行于内网，数据不出域，可为卫星运控任务研判与故障定位提供辅助分析支持
关键词
空间任务数据应用；Text-to-SQL；大语言模型；领域知识库
报告人
张起华
工程师 中国科学院国家空间科学中心稿件作者
全部评论
重要日期
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会议日期
11月27日
2026
至11月30日
2026
-
09月20日 2026
报告提交截止日期
-
11月13日 2026
初稿截稿日期
-
11月30日 2026
注册截止日期
主办单位
中国空间科学学会空间探测专业委员会
承办单位
中国科学院近代物理研究所
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