大语言模型嵌入基层应急管理的“情景-任务-知识”分析

杨颖

2025届 公共管理专业

中文摘要：人工智能技术的快速发展为基层应急管理带来了新机遇，大语言模型凭借其卓越的自然语言处理能力和跨领域的知识储备，展现出较强的决策支持潜力。然而，面对基层应急场景的特殊性，通用大语言模型存在任务适配不足、垂直专业性不够等问题，在一定程度上制约着其在基层应急管理中的深度应用。

针对这一问题，本文在总结前人研究、梳理相关理论和概念的基础上，从情景、任务和知识出发，构建了大语言模型嵌入基层应急管理的整体性框架，该框架通过情景分析提炼具体应急任务，并映射大语言模型所需的领域知识，探索大模型如何更好地嵌入基层应急管理。基于此框架，本文以社区消防检查为例，系统展示了该框架的应用过程：首先，结合活动理论、灾害系统论和公共安全三角形理论，对消防检查活动进行情景分析，以多维情景模型架构为基础，构建了包含电燃气设备和仓储、消防设施器材等5类情景对象和电气设备安全、易燃物堆积、消防安全制度、灭火疏散预案等13类情景要素的社区消防检查情景；其次，基于情景分析，梳理出14项与大模型能力匹配的应急管理任务，包括隐患排查清单生成、消防隐患识别、隐患整改建议等；再者，结合Kano模型对消防检查的领域知识需求进行调研，发现大语言模型所需的领域知识呈现“必备型—期望型—魅力型”三级需求结构。最后，通过检索增强生成技术和提示词工程，本文将领域知识注入大语言模型，并采用人工打分与机器评分相结合的方法对大模型生成结果进行评价，验证了框架的有效性。

基于上述研究，本文从情景、知识、技术和管理四个维度提出了大语言模型嵌入基层应急的实现路径：以多维赋能与场景适配满足基层应急的实际需求；借助领域知识库构建与知识推理优化强化认知支撑；依托多模态融合和垂直领域知识增强提升技术效能；通过数据联通共享机制建设和制度协同优化完善管理保障，从而为优化大语言模型在基层应急管理中的应用提供参考。

关键词：大语言模型，基层应急管理，情景，知识