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介绍资料

任务书：Django + LLM大模型天气预测系统开发

一、项目背景与目标

传统天气预测系统依赖数值模型（如NWP）和统计方法，对极端天气事件的解释性和短期预测能力有限。本项目结合Django（后端开发）与LLM（大型语言模型），构建一个基于多源数据融合的智能天气预测系统，利用LLM的自然语言理解能力生成可解释性强的预测报告，并支持用户通过自然语言交互查询天气信息。

二、项目范围与功能模块

1. 系统核心功能

• 多源气象数据采集与预处理
  • 集成公开气象API（如中国气象局、OpenWeatherMap）、卫星遥感数据、地面观测站数据。
  • 数据清洗：处理缺失值、异常值，统一时间/空间分辨率。
  • 特征工程：提取温度、湿度、气压、风速等基础特征，以及历史同期对比数据。
• LLM驱动的天气预测模型
  • 时序预测：基于Transformer架构的LLM（如Informer、TimeSformer）处理历史气象序列，预测未来24-72小时关键指标（温度、降水概率）。
  • 自然语言生成：将数值预测结果转化为通俗易懂的文字报告（如“明日午后有短时强降雨，建议携带雨具”）。
  • 多模态输出：结合LLM与可视化库（Matplotlib/ECharts）生成图表+文字的混合预测报告。
• 用户交互与个性化服务
  • 自然语言查询：支持用户通过对话输入（如“下周三上海会下雨吗？”）获取预测结果。
  • 订阅与推送：用户可订阅特定地点/时段的天气提醒（如“暴雨红色预警”）。
  • 历史数据回溯：查询过去任意时间、地点的气象记录。
• 系统管理模块
  • 数据源配置管理（新增/删除气象API）。
  • 模型版本控制与性能监控（如MAE、RMSE指标跟踪）。
  • 用户权限管理（普通用户/管理员）。

2. 技术栈

• 后端：Django（REST API开发、任务调度、用户认证）。
• LLM与预测模型：
  • 基础模型：Hugging Face Transformers（预训练LLM，如LLaMA-2、GPT-3.5微调）。
  • 时序处理：PyTorch Lightning（自定义Transformer模型训练）。
  • 自然语言生成：Prompt Engineering优化预测报告可读性。
• 数据库：
  • PostgreSQL（结构化数据：用户信息、预测记录）。
  • TimescaleDB（时序数据：历史气象观测值）。
  • Redis（缓存实时预测结果、用户会话）。
• 部署：Docker + Kubernetes（模型服务化）、云服务器（AWS EC2/GCP Compute Engine）。

三、任务分解与时间计划

阶段1：需求分析与数据准备（2周）

• 调研气象预测场景需求，定义关键预测指标（如温度、降水、能见度）。
• 接入至少3个公开气象API，构建初始数据集（覆盖全球主要城市，至少1年历史数据）。
• 设计数据库架构与API接口规范（如/api/predict?location=北京&hours=24）。

阶段2：LLM模型开发与训练（4周）

• 时序预测模型：
  • 基于Transformer架构训练LLM，输入为历史气象序列，输出为未来时间步的数值预测。
  • 使用PyTorch Lightning实现分布式训练，优化损失函数（如Huber Loss）。
• 自然语言生成模块：
  • 微调LLM生成预测报告，设计Prompt模板（如“根据以下数据，生成简洁的天气预测：[温度: 25℃, 降水概率: 80%]”）。
• 模型评估：
  • 划分训练集/测试集，验证预测准确率（MAE < 1℃）与报告可读性（人工评分）。

阶段3：Django后端开发（3周）

• 实现数据采集模块（定时拉取气象API数据，存储至TimescaleDB）。
• 开发预测API：调用训练好的LLM模型，返回结构化预测结果 + 自然语言报告。
• 实现用户管理、订阅推送（集成Celery异步任务队列）。

阶段4：前端开发与系统联调（3周）

• 前端框架选择（如React/Vue.js），设计预测结果展示页面（图表+文字）。
• 实现自然语言查询交互（集成语音输入可选）。
• 前后端联调，优化接口响应速度（目标≤2秒）。

阶段5：测试与优化（2周）

• 功能测试：覆盖预测准确性、极端天气场景、高并发查询（如1000 QPS）。
• 性能测试：优化模型推理速度（如使用ONNX Runtime加速）。
• 用户反馈测试：邀请气象领域专家评估报告专业性。

阶段6：部署与上线（1周）

• 使用Docker打包模型服务与Django应用，部署至Kubernetes集群。
• 配置监控系统（Prometheus/Grafana）跟踪预测误差、API延迟。
• 编写运维文档与用户手册（含API调用示例）。

四、交付成果

1. 源代码：Django后端、LLM训练脚本、前端代码（GitHub仓库）。
2. 模型文件：微调后的LLM权重、时序预测模型参数。
3. 文档：需求规格说明书、API文档、模型训练日志、部署指南。
4. 系统：可运行的天气预测平台（含数值预测、自然语言报告、订阅推送功能）。

五、资源需求

• 人员：
  • 后端开发工程师（1名，熟悉Django/Python）。
  • 机器学习工程师（1名，熟悉LLM与时序预测）。
  • 前端开发工程师（1名，熟悉React/Vue.js）。
  • 数据工程师（1名，负责气象数据接入与清洗）。
• 硬件：
  • GPU服务器（用于模型训练，如NVIDIA A100 ×2）。
  • 云存储（存储历史气象数据，建议≥1TB）。
• 工具：
  • 开发环境：PyCharm、Jupyter Notebook、Postman。
  • 协作工具：GitLab、Jira、Slack。

六、风险管理

1. 数据质量风险：气象API数据可能缺失或延迟 → 设计数据回补机制与异常检测。
2. 模型偏差风险：LLM可能生成不准确的极端天气预测 → 引入人工审核流程（如红色预警需专家确认）。
3. 合规风险：气象数据涉及国家安全 → 确保使用合法数据源，遵守《气象法》相关规定。

七、验收标准

1. 预测准确率：24小时温度预测MAE ≤ 0.8℃，降水概率预测AUC ≥ 0.85。
2. 报告可读性：用户评分≥4分（5分制，评估通俗性、完整性）。
3. 系统响应时间：90%请求≤1.5秒（含模型推理）。
4. 极端天气覆盖：准确识别80%以上的暴雨/台风预警事件。

项目负责人：__________
日期：__________

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备注：可根据实际需求调整模型复杂度（如使用更轻量的LLM或简化时序特征），优先保证预测准确性与系统稳定性。

运行截图

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