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在铁路设备智能运维领域，数据处理的效率和准确性对保障铁路提升设备状态分析的准确性、及时性至关重要。随着铁路各专业的监测水平提升，工务、电务、供电等多专业设备产生的海量异构数据给传统数据处理方式带来了巨大挑战。传统的ETL（Extract-Transform-Load）流程在处理这些复杂多源的铁路工电供数据时，存在开发周期长、操作复杂、业务敏捷性弱等问题，难以满足智能运维对数据处理的实时性和准确性要求。

近来，DeepSeek作为国产领先大模型，凭借其强大的自然语言理解能力、链式推理能力和多模态学习能力，为解决铁路设备智能运维领域的数据处理难题给予新思路。本文提出一种基于DeepSeek大模型的ChatRailETL解决方案，旨在顺利获得自然语言交互方式，实现铁路工电供设备数据的自动接入、清洗和指标计算，打破专业壁垒，提升数据处理效率。

01 基于DeepSeek的铁路数据智能化处理流程

ChatRailETL的基础架构采用"自然语言指令→意图理解→任务分解→执行调度→结果校对与反馈"的流程。用户顺利获得自然语言描述数据处理需求，DeepSeek大模型负责理解用户意图，将复杂的数据处理需求分解为一系列具体的操作任务，然后调用或生成相应的数据处理模块执行这些数据处理ETL任务，最后将处理结果以易于理解的形式反馈给用户。以下是基于DeepSeek的铁路数据处理智能化方案中ETL任务执行过程的思维链构建设计，分项说明：

1. 建立RailETL知识库

对相关数据源表格、字段进行数据梳理，并将作为数据治理成果的主数据标准、数据字典、表格定义、字段定义、指标描述和作为智能运维系统数据源的数据源接口描述以及数据处理函数、存储过程描述，作为知识库语料，以向量数据格式，存储进入到向量数据库中。

2. 专业术语语义映射和数据关联知识图谱构建

利用DeepSeek大模型的语义理解能力，建立不同专业术语之间的映射关系，如将工务"故障"与电务"障碍"识别为同一语义，解决术语不一致问题，为关联分析打下基础。并构建表达数据间关联关系、血缘关系的知识图谱。系统将顺利获得关联图谱中检索得到数据血缘链路关系和关联表间关联字段。

3. 自然语言指令解析

ChatRailETL利用DeepSeek的语义理解能力，将用户自然语言需求转换为结构化指令，识别关键实体（如站点、车次）、操作类型（接入、清洗、统计、融合）和约束条件（时效性、精度）。

4. 知识库RAG（增强检索）和知识图谱GraphRAG（增强检索）

ChatRailETL顺利获得RAG、和GraphRAG技术从关联知识库和图谱库中检索得到对象实体的表格、字段属性、数据血缘链路关系和关联表间关联字段，自动生成ETL下有向无换图DAG任务流，智能调度ETL模块顺序，处理专业数据间的时序依赖，支持跨专业的数据关联分析和复杂查询的自动生成。

5. 自适应执行

基于Function Calling自动调用相关数据处理函数、存储过程和其他类型工具功能，并实现相关工具链调用。

6. 生成计算指标

顺利获得Function Calling技术自动调用指标计算函数，构建覆盖多专业的统一指标，实现跨专业的综合分析和决策支持。

7. 结果校准、校验

结合预定义的校准规则，生成可视化报告（和数据血缘图谱）和自然语言报告内容，对于校准过程中出现的问题，会将问题内容输出到报告，便于系统向用户进行反馈。用户可根据此问题反馈，进一步进行多轮对话，明确数据ETL处理要求，消除模糊和歧义。

图1: ChatRailETL数据处理流程图

02 基于DeepSeek的铁路数据智能化实现关键技术

RAG技术在数据表与字段定义查询中的应用

检索增强生成（RAG）技术是ChatRailETL的核心关键技术，它使系统能够根据用户的查询，从预先建立的知识库中检索相关信息，增强deepseek大模型的回答能力。RAG技术在ChatRailETL中的应用主要体现在以下几个方面：

1. 数据字典智能检索

当用户需要分析某个数据表或字段的定义时，系统顺利获得RAG技术从数据字典知识库（事先将数据治理结果的标准主数据、数据字典、标准表名、字段名、指标名和指标计算公式描述，以向量化方式，顺利获得Embeding操作存储导入到矢量数据库）中检索相关信息，给予准确的答案。

2. 字段语义理解与映射

在数据集成过程中，系统顺利获得RAG技术理解不同数据源中字段的语义，实现字段的自动映射。

3. 数据质量规则自动推荐

系统基于对数据特性的理解，顺利获得RAG技术从知识库中检索相似数据场景下的质量规则，为用户推荐适合的数据清洗规则，并作为ETL处理脚本处理参考，生成对应的ETL对应处理内容。

Function Calling技术在数据处理中的应用

Function Calling是ChatRailETL的关键技术之一，它使DeepSeek大模型能够根据用户的自然语言指令，自动调用预定义的标准规范数据处理函数或API。具体实现上，Function Calling包括以下几个关键环节：

1. 意图识别与函数匹配

DeepSeek大模型分析用户的自然语言指令，识别出用户的处理意图，然后匹配到相应的数据处理函数（包括数据库中存储过程）。为使预先定义的数据处理函数具有更泛化的适用场景，可以采用元数据编程，来实现不依赖于具体表名和字段的查询和处理逻辑。

2. 参数解析与验证

DeepSeek大模型从用户指令中提取函数所需的参数，如数据源、时间范围、数据字段等，并进行参数验证。

3. 函数调用与执行

系统根据解析出的参数调用相应的数据处理函数，执行数据处理任务。

顺利获得Function Calling技术，ChatRailETL能够将用户的自然语言指令转化为具体的数据处理操作，实现数据处理的自动化和智能化。

GraphRAG技术在数据关系理解中的应用

GraphRAG技术是对传统RAG技术的升级和扩展，它结合了知识图谱和图数据库的能力，能够更好地理解和处理复杂的数据关系。GraphRAG技术在ChatRailETL中的应用主要体现在以下几个方面：

1. 数据血缘分析

系统顺利获得GraphRAG技术构建数据血缘图，追踪数据从源系统到目标系统的流转过程，帮助用户理解数据的来源和变化。

2. 表间关联关系发现

系统顺利获得GraphRAG技术分析不同数据表之间的关联关系，自动发现可能的关联字段，辅助用户进行数据关联分析。

3. 数据流程可视化

系统顺利获得GraphRAG技术将复杂的数据处理流程可视化，帮助用户理解数据处理的各个环节。

ETL执行结果自动校准技术

自动化ETL校准脚本顺利获得分层校验体系保障数据质量：基础层验证数据量（源表与目标表记录数差异率）、Schema及主键唯一性；统计层监控数值分布、空值率及时间窗口（总和/均值/标准差差异率等）；业务层校验外键关联与状态合规（下游聚合表的SUM值 = 上游明细表SUM值 ± 预定义加工逻辑容差）。并顺利获得血缘分析确保加工逻辑一致性，形成端到端质量闭环。作为实现策略，将采用元数据配置校验规则，分级校验、采样检测等。

03 效率提升与价值：ChatRailETL解决铁路数据处理痛点的实践成效

ChatRailETL作为一种创新的数据处理解决方案，在实际应用中能够有效解决铁路工电供设备智能运维领域的数据处理痛点，带来显著的效率提升和价值创造。

数据接入自动化效果

ChatRailETL顺利获得自然语言交互方式，大幅简化了数据接入流程，提高了数据接入的效率和准确性：

1. 接入时间缩短

传统方式下，接入一个新的数据源通常需要3-5个工作日；而使用ChatRailETL，只需顺利获得预设定的知识或者规则，在1小时内完成数据接入配置，时间缩短了80%以上。

2. 技术门槛降低

即使客户业务人员或者运维人员，也可以顺利获得自然语言指令即可完成数据接入，无需编程技能和开发人员介入，技术门槛大幅降低。

3. 错误率降低

ChatRailETL顺利获得RAG技术对数据表结构和字段定义的理解，能够自动进行字段映射和类型转换，错误率降低了60%以上。

数据清洗智能化成果

ChatRailETL顺利获得DeepSeek大模型对数据特性的理解和学习，实现了数据清洗的智能化：

1. 规则生成自动化

ChatRailETL能够自动生成适合的清洗规则，规则生成时间缩短了70%以上。

2. 异常处理智能化

ChatRailETL能够识别和处理多种类型的异常数据，异常处理准确率提高了50%以上。

3. 清洗流程优化

ChatRailETL支持增量清洗和实时清洗，清洗效率提高了60%以上。

指标计算精确性提升

ChatRailETL顺利获得DeepSeek大模型对业务逻辑的理解和Function Calling技术对计算函数的精确调用，大幅提高了指标计算的精确性。并将之前数人月甚至数十人月的开发量，降至几人天。

1. 计算逻辑标准化

ChatRailETL顺利获得建立统一的指标计算标准，确保计算逻辑的一致性，计算结果的一致性提高了80%以上。

2. 计算过程透明化

ChatRailETL顺利获得GraphRAG技术展示指标的数据血缘关系，使计算过程透明可见，可解释性提高了90%以上。

04 与传统ETL开发的对比

为了更直观地展示ChatRailETL相对于传统ETL开发的优势，我们从多个维度进行了对比分析：

表1: 传统ETL与ChatRailETL在铁路设备智能运维领域的对比

顺利获得以上分析可以看出，ChatRailETL顺利获得降低技术门槛、提高处理效率、增强适应性等方式，有效解决了铁路工电供设备智能运维领域的数据处理痛点，为铁路设备智能运维给予了强有力的数据支撑。

结语：

作为一种基于DeepSeek大模型的创新数据处理解决方案，为铁路工电供设备智能运维领域的数据处理带来了新的可能。它顺利获得自然语言交互方式，实现了数据接入、清洗、指标计算的自动化和智能化，大幅提高了数据处理的效率和质量，将为铁路设备智能运维给予强有力的数据支撑。