К вопросу об автоматизации описания результатов горно-экологического мониторинга на основе интеграции данных ДЗЗ и архитектуры RAG

Перспективным направлением совершенствования системы управления горнодобывающими предприятиями является внедрение интеллектуальных агентных систем, ориентированных на автоматизацию формирования регламентированной отчетности. Реализация данного подхода обеспечивает существенное повышение эффективности документооборота за счет минимизации субъективных погрешностей при обработке данных и стандартизации выходных форм. Интеграция таких систем в организационную структуру предприятия создает предпосылки для перехода к полностью автоматизированному циклу генерации отчетных материалов с гарантированной точностью и воспроизводимостью результатов. Применение интеллектуальных агентов позволяет не только оптимизировать временные затраты на подготовку документации, но и повысить общую надежность системы экологического мониторинга и управления производственными процессами [1].
В основе предлагаемой методики лежит специализированная информационная система, архитектура которой включает четыре взаимосвязанных модуля: пространственной привязки, атрибутивных данных объектов мониторинга, хранения первичных спутниковых снимков и их метаданных, а также модуль тематической обработки (радиометрическая коррекция, спектральный анализ, классификация) [2].
Применение Retrieval Augmented Generation (RAG) архитектуры, которая комбинирует сильные стороны языковых моделей и систем поиска, позволит динамически извлекать актуальную информацию из базы данных и использует её для формирования отчетности. Такая комбинация повышает точность и релевантность результатов. В рамках исследования реализована специализированная методика на основе LLM-приложения (GigaChat) для автоматической генерации текстовых описаний атрибутов по их наименованиям. Алгоритм включает последующую верификацию и сопоставление с данными хранилища с использованием моделей предварительного обучения. Данная методика обеспечивает комплексную оценку антропогенного воздействия, сочетая современные подходы обработки данных ДЗЗ с передовыми технологиями естественно-языкового анализа.
Предложенная методика была протестирована на данных изменения площадных характеристик объектов горнорудных работ на территории Хабаровского края. Полученные результаты демонстрирует эффективность применения предложенного решения при автоматизации составления отчетной документации в системах горно-экологического мониторинга.