GeoLLM：用大语言模型自动解读岩土工程报告的技术探索

GeoLLM项目展示了如何将大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术应用于岩土工程报告的智能解析，针对传统人工处理效率低、易出错的痛点，提供了可落地的自动化数据处理方案，为该领域的数字化转型提供参考。

岩土工程报告承载地下土层结构、土壤力学性质等关键信息，但格式不统一（PDF/扫描件）、专业术语密集，人工处理效率低且易出错。GeoLLM是专门为该领域定制的智能解析工具，融合工程语义理解、专业约束校验和结构化输出能力，确保提取数据可直接用于后续设计验证与分析。

GeoLLM采用模块化分层架构：1.文档处理层：PDF文本提取、OCR识别、内容分块，将非结构化文档转为可处理片段；2.向量化与检索层：用领域特定嵌入模型将文本片段存入向量库，召回相关上下文；3.生成层：基于RAG架构，结合上下文和提示模板生成结构化输出，经工程规则校验后以JSON/Excel格式呈现。

GeoLLM的领域适配优化包括：1.提示工程：设计专业提取模板，引导模型理解岩土术语（如粉质黏土、中风化砂岩）及与工程参数的关联；2.结构化输出：用Pydantic定义JSON Schema，确保输出符合预期结构；3.质量控制：内置数值范围检查、单位一致性验证、跨文档交叉核对，降低错误风险。

应用场景包括：1.勘察报告整理：自动提取钻孔位置、土层分层、力学指标等，将数小时人工录入压缩至几分钟；2.设计验证：快速比对多来源勘察数据，识别矛盾；3.合成数据生成：生成模拟报告用于模型训练和教学案例。

当前局限：扫描图像质量、手写批注识别、复杂表格解析仍有挑战，处理罕见地质条件或特殊工程约定时可能偏差。未来方向：短期完善Streamlit界面、扩展文档类型、建立测试体系；中长期打造“岩土工程AI助手”，实现初步工程判断与建议。

GeoLLM为工程领域AI应用提供方法论：需深度融合领域知识，而非套用通用工具，要理解工程流程、规范和痛点。对数字化转型中的企业和机构，提供了从业务痛点出发构建数据管道、智能引擎和应用界面的可落地样本。