【必收藏】基于大模型的电力数据播报员：让数据查询像聊天一样简单

文章介绍了基于大语言模型的"电力数据播报员"应用实践，针对电力行业传统数据查询的四大痛点（了解数据难、信息获取难、数据分析难、数据解读难），提出通过自然语言交互实现数据查询的创新方案。系统采用NL2API和NL2SQL两种技术路径，分别处理指标问数和明细问数需求，结合问题拆解、服务规划、表列召回等模块，实现了像聊天一样自然的数据查询体验，有效降低了数据使用门槛，提升了查询效率，为电力行业数字化转型

学网安的喵桑

538人浏览 · 2025-10-11 17:28:55

学网安的喵桑 · 2025-10-11 17:28:55 发布

导语

在这个数据爆炸的时代，如何高效准确地获取和利用数据并服务于决策制定、业务优化乃至整个行业的创新发展，已成为电力行业面临的重要挑战之一。随着人工智能技术的发展，AI问数技术正以其革命性的姿态，将数据查询的复杂性转化为前所未有的简便与高效。本文将详细介绍基于大语言模型的电力数据播报员应用实践——它不仅能高效准确获取和分析数据，还能为电力公司的数字化转型提供强有力的支持。

传统数据查询的痛点及大模型带来的新机遇

（一）传统数据查询方式的局限性

随着人工智能技术的不断发展，电力行业也在积极探索智能化转型。然而，电力公司在数据使用过程中面临诸多痛点，传统数据查询方式的局限性日益明显，主要表现为以下4个方面：

1、了解数据难：业务人员寻找恰当的指标维度和标准变得困难重重，面对不同场景时难以迅速确定应关注哪些数据，且查询路径往往过于僵化；数据广泛分布于各类业务操作、统计分析、看板展示等系统，跨系统查找汇总数据工作量大、效率低。

2、信息获取难：在进行数据查询时，通常需要业务人员掌握一定的数据库专业技能，这一要求无疑增加了数据使用的复杂性，也限制了数据的便捷性和可用性。当前采用的固定式看板查数方式，由于缺乏灵活多样的查询机制，难以适应业务需求的动态变化，无法满足实时、灵活的信息探索需求。

3、数据分析难：业务需求无法及时响应，报表查询慢，耗时冗长；同时，数据分析工具的操作复杂度高，上手难度大，导致业务人员难以自如地运用这些工具进行灵活的数据探索与分析。

4、数据解读难：由于缺乏深入的数据挖掘能力，许多数据中蕴含的潜在价值尚未被充分挖掘，导致错失了洞察业务机会和制定战略规划的关键信息。

（二）数据查询和分析的产品需求

针对上述痛点，数据查询和分析的产品需要方便业务人员更快上手，无需繁琐的需求传递链、无需脚本编码技术要求，直接触达数据；需要支持任意维度数据的探索，快速响应临时报表和看数需求，提高数据查询的作业效率；需要掌握业务语言的语义理解、业务语言到技术语言的生成、数据的分析推理和结论生成等关键路径，而传统的NLP和信息化技术恰恰很难解决用户意图的准确理解、关键逻辑的生成等问题。

本文利用大语言模型进行实践探索，基于语义交互能力和深度分析能力，围绕电力行业积累的各类型数据，利用大语言模型开展微调训练，打造“电力数据播报员”，允许用户通过自然语言对话的形式轻松进行数据查询，从而降低看数门槛，提升数据查询效率。

图1 总体解决方案

电力数据播报员********设计思路

如何利用电力行业自身丰富的数据资源，结合先进的大语言模型技术，构建电力数据播报员，以实现电力问数的智能化应用，助力公司实现快速、高质量、精准的取数、用数？本文针对行业技术发展情况、电力主要数据形态进行分析，探索出适合电力行业的ChatData技术实现。

（一）行业企业基于大模型的数据应用探索

首先，各行各业的头部企业基本在2023年下半年开始探索大模型在数据分析场景的应用；到2024年，企业在“大模型+数据分析”场景上的探索进一步加速。

总的来看，大模型在数据分析场景的落地目前还处于早期阶段，未实现大规模应用，但这一场景的增长速度比大多数场景都要更快。本文选取网易有数、滴滴ChatBI等进行分析对比，可以看出NL2SQL（text2SQL）是部分企业的核心技术实现。

图2 网易有数、滴滴ChatBI的核心技术实现

其次，电力数据形态主要有事务型业务操作明细、宽表化的业务明细、宽表化的轻度汇总、指标结果数据等。本文选取了宽表化的业务明细和指标结果数据展开深入分析，参考行业主流的技术实现，发现存在以下问题：

1、NL2SQL虽然市场火热、技术不断迭代、灵活易用、泛化能力强，但是仍然存在多表场景识别准确率欠佳、SQL脚本性能无法保障、用户主观判断对错等缺点。

2、指标模型往往因为要涵盖主体业务的上千个指标存储，是高度抽象、可扩展的物理模型，很多字段定义都是动态的，不利于模型理解和快速迭代。

3、通过API接口结合大模型建设的指标语义层，尽管通过业务团队设计好的指标语义、维度语义，避免了很多大模型幻觉的问题，但是也无法应对宽表化业务明细灵活查询、自由探索的需求。

（二）电力数据播报员设计思路

本文研究了2种实现路径，即基于NL2API模型（将自然语言问句转成DSL/服务接口）的指标问数和基于NL2SQL模型（将自然语言问句转成SQL）的明细问数。

图3 技术实现

具体设计思路为：用户提出问题，经过意图识别模型判断用户问题意图并分发相应智能体回答，通过标准话术转换模型将原问题转换为标准话术并和向量库存储的模板样本数据进行匹配校验，根据场景识别模型识别问题是指标问数还是明细问数来确定使用NL2API或NL2SQL技术路径，最后通过数据权限校验、接口调用或宽表查询、分析结果及图表展示等环节将回答结果展示给用户。

关键技术研究与应用实践

（一）路径一：研究基于NL2API模型的指标问数

NL2API技术旨在将用户的自然语言请求转换为对API的调用。通过该技术，用户可以使用自然语言与各种应用程序和服务进行交互，而无需编写复杂的API调用代码。系统会根据用户的自然语言输入，解析其意图，并生成相应的API请求，从而实现各种任务或操作。

在电力行业，通过自然语言交互对全社会用电量等指标进行提问，使用指标服务规划组件生成指标名称、指标统计周期、组织单位名称、单位层级及指标维度，指标维度包含行业分类、用户分类、用能类别等，从而实现指标数据查询需求转换为易于理解的业务语言。

图4 指标问数技术实现

指标问数技术通过数据加工构建业务抽象模型，使得数据更易理解和使用，并利用数据模型来解决电力领域中的复杂业务计算问题。同时，借助LLM精准理解用户意图，结合业务规则引擎辅助识别接口调用。最后，通过NL2API技术完成用户交互，实现指标数据的查询结果返回。主要技术处理过程如下：

1、问题拆解模块

该模块负责将复杂的、多层次的问题分解成一系列更简单、更具体的原子问题，通过对原子问题的深入分析和回答，逐步构建起对原始复杂问题的全面理解。

图5 问题拆解模块示意

针对单一接口无法满足答案生成的复杂问题，NL2API模型先把一个复杂请求做拆解，拆解成一个个原子问题，然后再结合指标语义层做解析，最终LLM看到所有指令，并对每个原子问题进行答案回填任务。

例如，用户改写后的问题是“2024年3月8日到2024年3月12日和2024年2月1日到2024年2月5日相比，xx省全社会用电量有什么变化？”，场景模型会进行理解并拆分成以下三个问题：“2024年3月8日到2024年3月12日xx省全社会用电量是多少？”、“2024年2月1日到2024年2月5日xx省全社会用电量是多少？”和“全社会用电量本期差值是多少？”。

2、服务规划模块

该模块负责通过Prompt Engineering和LLM自动生成接口服务选择、槽位获取、缺失槽位多轮澄清，并确保其可执行性。其中关键功能有：

（1）提示词生成，根据用户问题改写结果，组装结构化Prompt，指导LLM生成服务规划的DSL（Domain-Specific Language）信息；

（2）场景模型调用，依托微调的NL2API场景模型的自然语言理解和逻辑推理能力，生成约定的DSL信息；

（3）接口调用预校验，对生成的DSL进行结构化解析，提取接口标志、槽位信息进行校验，确保下游服务可执行。

例如，用户改写后的问题是“2024年2月10日到2024年2月17日xxx省全社会的用电量是多少？”，场景模型会给出应该选择使用的服务接口api_name、对应的入参slot和DSL中关键内容，如下图：

图6 指标问数模型生成示意

（二）路径二：研究基于NL2SQL模型的明细问数****

基于NL2SQL，完成自然语言到数据库脚本的转换，支持用户通过自然语言快速获取业务明细类宽表数据，如光伏业务用户明细宽表查询光伏用户数等具体明细数据。

图7 明细问数技术实现

注：引用来源朗新AI研究院

基于电力业务数据库查询语句训练和评估NL2SQL模型，该模型能够准确理解用户意图并据此生成可执行的SQL查询语句，生成的SQL查询语句被发送给数据库系统执行，最终由数据库返回查询结果。主要的模块介绍如下：

1、选表和知识召回模块

该模块负责从数据库和知识库中调取相关信息，为后续 SQL 生成提供上下文支持。其核心目标是通过召回多层次的知识，提升问题的完整性和精准性。其中关键功能有：

（1）表列值三级召回，基于数据库结构，检索与用户问题相关的表名、字段名和字段值，分三级逐层展开；

（2）样例召回，调用历史查询记录或语料库中的类似问题和结果，帮助确认问题意图；

（3）领域信息召回，从知识库中调取与问题相关的领域信息，为问题补充背景支撑；

（4）同义词召回，利用语义扩展技术（如词向量嵌入）匹配问题中的同义词，扩大召回范围。

2、SQL生成模块

该模块负责通过Prompt Engineering和LLM自动生成高效的SQL查询语句，并确保其可执行性。其中关键功能有：

（1）提示词生成，根据用户问题改写结果，组装结构化Prompt，指导LLM生成SQL查询；

（2）场景模型调用，依托微调的NL2SQL场景模型的自然语言理解和逻辑推理能力，生成标准化的SQL语句；

（3）SQL校核，对生成的SQL进行逻辑和语法检查，确保无语法错误，并对其执行结果进行评估。

例如，用户改写后的问题是“xx去年三月份有多少工单？”，场景模型会给出SQL信息，如下图：

图8 明细问数模型生成示意

3、如何有效评估“问数”效果好坏

问数系统⼯作流各任务可以解耦进⾏测试，即必须保证当前任务的输⼊信息是前置任务的正确输出信息（人工核对后的），对于前置任务的错误输出信息，不作为后续任务的模型测评样本。各任务的评测要求如下：

图9 问数模型效果评估

评测指标整体有分类准确率、改写准确率、NL2API结果准确率、NL2SQL执行准确率、结果规范性五类。例如售电量及负荷指标问数的业务场景，仅选择改写准确率、NL2API结果准确率、结果规范性其中3项进行能力测评，问题分析后进行总结归类提交模型优化，不会直接提供测评问题从而保障测评集的客观性，并输出测评分析报告。

电力数据播报员应用成效

（一）LUI+GUI打造交互式（对话）问答**：像聊天一样自然**

LUI（语言用户界面）与GUI（图形用户界面）相结合彻底重构用户与数据交互方式，它允许用户以自然对话的形式轻松提问，并且能够获取图形化数据、可操作、可调整的交互体验。

这种“对话问答”模式灵活多变，能够满足用户多样化的查数需求并支持多端使用；查询结果以图表形式呈现，直观易懂，并支持验证，确保数据的准确性和可靠性；对话问答使得数据查询像聊天一样自然，人与机器流畅沟通。

图10 交互式问答示意图

（二）记忆式（多轮）对话：连贯交流体验

依据过往对话信息以及当前问题的语境，进行语义理解，通过运用语义模型和提示词工程实现语义合并服务，实现用户当前问题的内容改写生成标准的问题，并将前两轮问题和答案、当前改写后问题同时提交并获取当前问题答案；通过持续对话的形式满足用户进行更复杂、深入问题的指标互动需求，用户可在上一个问题结论的基础上进行追问，从而实现更加流畅和深入的指标查询体验。

图11 记忆式对话示意图

（三）提炼式（结论）对话：赋予交流以深度

基于一系列输入信息、数据或多轮对话内容，提供全面的智能分析结论，涵盖指标的贡献分析、对比分析、趋势分析、相关性分析等维度；通过运用线性回归、标准差、方差、影响度计算等对数据进行深度挖掘，识别数据变化波动、规律和趋势，自动识别数据维度、度量，动态获取数据支持的图表展示类型，并完成数据结构转换，结合丰富多样的图表库，生成柱状图、饼图、折线图、散点图等多种图表形式，以满足不同分析需求。

图12 提炼式问答示意图

结语

未来，电力数据播报员期望成为数据工作的唯一入口，通过聊天问答的自然且自动的方式，快速实现结构化数据的指标查询、统计分析、预测诊断和决策建议，解决便捷、及时、多维度的数据查询、数据分析等简单与复杂的全链路数据工作。

最后，电力数据播报员作为一款基于大语言模型的创新工具，正以其独特的优势改变着电力行业的数据使用方式，也为其他行业的数据智能化应用提供了宝贵的经验。随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，电力数据播报员将在未来发挥更大的作用，为电力行业的数字化转型贡献力量。

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