地震數(shù)據(jù)處理是能源勘探的核心環(huán)節(jié)，但配置復(fù)雜的工作流向來是個頭疼事。哈里伯頓的Seismic Engine作為云原生地震數(shù)據(jù)處理應(yīng)用，原本需要手動配置約100個專業(yè)工具才能搭建完整流程。這不僅耗時，還對專業(yè)門檻要求極高，一定程度上限制了軟件的使用效率。

為此，哈里伯頓與AWS生成式AI創(chuàng)新中心合作，為Seismic Engine開發(fā)了一款A(yù)I助手。這套方案基于Amazon Bedrock、Bedrock知識庫、Nova模型和DynamoDB，把復(fù)雜的工作流配置變成了對話交互。地球科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家現(xiàn)在可以用自然語言來配置處理工具，不用再手動折騰。

技術(shù)架構(gòu)上，核心是一個部署在AWS App Runner上的FastAPI應(yīng)用，通過流式接口處理用戶查詢。用戶輸入請求后，由Amazon Nova Lite驅(qū)動的意圖路由器會判斷需求類型——是生成工作流，還是查詢技術(shù)信息。如果是問答類請求，系統(tǒng)會調(diào)用Bedrock知識庫檢索Seismic Engine的文檔內(nèi)容。

實測數(shù)據(jù)顯示，這套方案將工作流構(gòu)建速度提升了最高95%。哈里伯頓地下技術(shù)經(jīng)理Phillip Norlund表示，與AWS的合作顯著加速了地下解釋工作流，原本耗時的流程構(gòu)建任務(wù)效率提升了一個數(shù)量級。地下研發(fā)高級產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Slim Bouchrara補充，生成式AI助手不僅提高了效率和準(zhǔn)確性，也讓高級地球物理工具對更廣泛的用戶群體變得可及。

這個項目瞄準(zhǔn)兩個核心目標(biāo)：一是把自然語言查詢轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的地震工作流，二是為Seismic Engine文檔提供智能問答系統(tǒng)。通過Bedrock平臺，地球科學(xué)家得以用自然對話的方式與復(fù)雜的地震工具交互。

對技術(shù)團隊而言，這個案例的價值在于展示了如何用生成式AI重構(gòu)專業(yè)軟件的人機交互層——不是替換底層工具，而是把"配置100個專業(yè)工具"的門檻，壓縮成幾句對話。這對其他需要處理復(fù)雜技術(shù)工作流的組織，或許有參考意義。