这个项目真正要解决什么？
耕地土壤重金属污染成因排查不是单纯的“文档问答”。一个区县项目往往包含政策规范、历史报告、企业清单、遥感影像、shp/gdb/kmz、检测报告、踏勘照片和访谈记录，工程师需要在多类软件之间反复整理与核对。
真实业务链路跨越“资料收集—初步研判—现场踏勘—补充监测—成因分析—成果编制”七个阶段，其中很多环节既要求引用法规证据，又要求空间计算和确定性数值计算。
以梁平业务样本为例，资料规模约 9.5GB、1200+ 文件，最终还要按镇、村、污染点位形成“一村一档”、区级总结报告与汇报材料，重复性整理与文书工作占据大量专业人员时间。
需求背景 / 解决方案 / 价值效果
需求背景
- 耕地土壤重金属污染成因排查不是单纯的“文档问答”。一个区县项目往往包含政策规范、历史报告、企业清单、遥感影像、shp/gdb/kmz、检测报告、踏勘照片和访谈记录，工程师需要在多类软件之间反复整理与核对。
- 真实业务链路跨越“资料收集—初步研判—现场踏勘—补充监测—成因分析—成果编制”七个阶段，其中很多环节既要求引用法规证据，又要求空间计算和确定性数值计算。
- 以梁平业务样本为例，资料规模约 9.5GB、1200+ 文件，最终还要按镇、村、污染点位形成“一村一档”、区级总结报告与汇报材料，重复性整理与文书工作占据大量专业人员时间。
解决方案
- 以 RAGFlow 建立法规标准库、历史项目库和项目资料库，文档解析后保留来源、章节和元数据；检测数值不进入“语言模型自由推理”，而是结构化写入 PostgreSQL/PostGIS。
- 空间研判 Agent 调用 GeoPandas/GDAL/PostGIS 完成缓冲区、上下游关系、水系连通、风向与涉重企业叠加等确定性分析；LLM 只负责综合证据并形成“事实—判断—待核实项”。
- 踏勘 Agent 生成现场核实清单和访谈提纲，照片回传后自动按镇/村/污染源归档；监测 Agent 解析检测报告、调用标准限值与通量计算；报告 Agent 按模板生成一村一档、总结报告和 PPT，并由 QA Agent 检查引用、限值、章节与数据一致性。
价值效果
- 把工程师从大规模文件整理、法规查找、表格誊抄和重复写作中释放出来，把时间留给现场判断与专业复核。
- 把“为什么得出这个结论”变成可追溯证据链：结论可以回到政策条款、空间分析、现场照片、检测报告和计算结果，而不是只得到一段语言模型答案。
- 系统按照 Human-in-the-loop 设计，每个阶段产物先形成“草稿 + 证据”，关键结论和阶段流转由工程师确认，兼顾效率与专业责任边界。
从业务问题到可执行系统
01资料治理
02法规 / 项目 RAG
03GIS 空间研判
04踏勘任务
05检测结构化
06成因与通量
07报告生成
08QA 门禁
9.5GB / 1200+资料规模
7阶段业务阶段
27个样本单元研判单元
证据优先核心原则
为什么这样设计
白泽的项目方法不是先决定“用哪一个模型”，而是先把现场对象、输入数据、关键决策、风险边界和最终动作画清楚，再决定哪些环节使用确定性程序、哪些环节使用视觉算法、哪些环节由大模型或 Agent 负责。这样做的目的，是让系统能够验收、追溯、维护，并能在真实业务变化时继续迭代。
方案基于重庆市梁平区耕地土壤重金属污染成因排查样本业务设计；平台定位为专业工程师的智能协作系统，而非替代现场踏勘与签字判断。
AI 落地不止是算法
在白泽的交付中，算法只是其中一层。我们同时关注数据接入、现场网络、边缘计算、权限、安全、第三方系统接口、用户操作习惯、日志与审计、设备稳定性以及后续运维。对企业来说，真正有价值的不是一次模型演示，而是一套能够长期运行并持续创造结果的系统。