基于InternLM2模型微调的煤矿事故与安全知识智能问答系统：利用历史事故案例及安全规定数据

简介：
本项目研发了一套基于InternLM2模型微调技术的煤矿事故与安全知识智能问答系统，通过分析大量历史事故案例和现行的安全规定数据，提供精准的风险评估和预防建议。 近年来，国家对煤矿安全生产的重视程度不断提升。为了确保煤矿作业的安全性，并提高从业人员的安全知识水平，一个高效、集成化的解决方案变得尤为重要。该方案需要整合煤矿安全相关的各类信息资源，为煤矿企业负责人、安全管理人员及矿工提供精确且迅速的信息查询、学习与决策支持平台。 为此，我们利用包括煤矿历史事故案例、事故处理报告、安全操作规程、规章制度和技术文档等在内的丰富数据资源，并通过微调InternLM2模型构建了一个专门针对煤矿安全事故和知识的智能问答系统。本项目的特色如下： 1. 支持煤矿安全领域常规题型解答，如单选题、多选题、判断题及填空题等（适用于煤矿主要负责人及安管人员、各类作业人员）。 2. 可提供关于安全规程规章制度和技术文档内容的回答（例如《中华人民共和国矿山安全法》和《煤矿建设安全规程》）。 3. 支持查询煤矿历史事故案例与处理报告，包括详细的事故原因分析、预防措施以及应急响应知识。