写在前面

在上一篇中，我们已经用 GdiSDK 把平台里的数据变成了报告，走通了数据到文档的链路。但不少用户还会遇到另一类需求：报告中不是直接引用平台里的表格、图形，而是需要基于已有内容去进行描述、归纳、总结，如果人工来做的话，每一步都比较费时费力。因此本篇从另一个角度来完成这件事：从 GDIM 读取数据并做必要处理后，让AI大模型按专业要求撰写报告，整个流程仍用大家熟悉的 Pipeline 搭建，而且其中的「大模型」模块是直接内置在 GdiSDK 里的，直接拿来用就可以，就像使用其它模块一样简单。

案例概述

本案例从 GDIM 读取「标准地层表、钻孔一览表、地层表」，按地层编号统计各地层的平均层厚，撰写提示词，然后让 AI 大模型从地层分布、地下水、各层工程性质、地基基础设计建议等方面逐项撰写内容，最终输出一份完整的工程地质评价报告。从平台里的数据到最终的评价报告，用户只需给大模型提供提示词即可，不必再对着一堆表格和数据绞尽脑汁地自己「码字」。

实现流程

本案例将下面这些模块用 Pipeline 连接起来，即可在本地运行并生成评价报告：

1. GdimTableReader：从 GDIM 读取「标准地层表、钻孔一览表、地层表」。
2. TableCalculator：按地层编号分组，计算每一层的平均层厚。
3. TablesToMarkdown、TableToMarkdown：将上述表格转为 Markdown 格式，便于大模型阅读和理解。
4. MergeResultModels：将大模型所需的数据合并在一起。
5. PromptTemplate：创建完整的提示词。
6. LLMNode：调用大模型撰写评价报告。
7. TextWriter：将报告输出为 Markdown 文件。

这套流程充分发挥了AI大模型的优势：同样的数据，提示词写得不同，就能生成出不同风格的报告。

结语

当 GdiSDK 遇到 AI 大模型，专业报告不再需要「对着数据硬写」，只需将 GdiSDK 内置的大模型模块接入 Pipeline，再加上一段合适的提示词，就能生成专业的报告。科技在进步、模型在进化，传统的工作模式也需要跟着迭代：把工作交给 AI，自己做好引导和把关，让 AI 真正成为我们工作中的得力助手。

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