气象数据长期面临多源异构（卫星、雷达、地面观测等）、时空密集、高维多模态的复杂性挑战。传统查询方式依赖人工筛选涉及 2000 余个数据要素与 1000 余个接口，操作繁琐且需专业技术背景，业务人员单次查询平均耗时数小时。

为攻克这一难题，2024 年，四川省气象探测数据中心联合和鲸科技，聚焦降水、温度、风向、能见度等核心业务需求，基于和鲸 ModelWhale 平台，深度适配 DeepSeek 全生命周期应用，在数据中心本地部署了 32B ChatGLM 基座模型与轻量化模型搭配的组合方案，成功构建气象数据查询智能体应用。

该智能体无缝对接千余种气象数据要素，并通过 API、对话机器人、网页嵌入、浏览器插件等形式深度集成至四川气象一体化平台业务流中。其核心价值在于：将数小时的人工查询流程压缩至分钟级，实现数据查询->可视化->报告生成的全流程闭环，显著提升灾害预警响应速度与农业调度精准度。技术成果已在中国气象局气象干部培训学院、成都市气象局、秦皇岛市气象局等各级部门培训推广，驱动基层气象业务智能化升级。

• 问答式交互：业务人员使用自然语言描述需求，智能体精准理解意图并自动检索，彻底告别繁琐操作。
• 多源数据整合：整合实况、历史、预报等多源气象数据，满足多样化场景需求。
• 智能检索：基于大语言模型解析关键词，精准匹配、筛选、排序，快速返回结果。

• 可视化展示：数据结果以图表直观呈现，助力高效分析与决策。

智能体实现了从“复杂多步骤操作”向“自然语言智能交互”的根本性转变。在应对突发极端天气事件时，快速的数据获取能力显著提升了应急响应效率，进一步提升公共安全保障能力。该智能体也为全国气象服务体系智能化升级提供范例，促进气象数据、知识和服务的深度融合，推动行业迈向高质量发展。

和鲸科技深耕大模型与人工智能多年，以推动 AI for Science 科研范式改革为使命，依托旗下数据科学协同平台 ModelWhale，以大模型落地应用为己任，持续探索千行百业前沿实践。

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