大模型的实践应用41-天气预测与分析决策系统:Qwen3(32B)+langchain框架+MCP(大模型上下文协议)+RAG+传统算法

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用41-Qwen3(32B)+langchain框架+MCP(大模型上下文协议)+RAG+传统算法研发天气预测与分析决策系统。本项目构建一个基于大模型Qwen3(32B)、LangChain框架、MCP协议、RAG技术以及传统算法的天气预测与分析决策系统。该系统通过多源数据融合、混合推理模式和智能工具调用，实现从数据采集到决策输出的全流程智能化，解决传统天气预测系统数据碎片化、处理效率低、服务同质化和决策支持弱的痛点，为公众、农业、交通等不同行业提供精准、实时且定制化的天气预测与决策服务。

一、项目背景与需求分析

当前天气预测与分析决策系统面临诸多挑战，主要体现在数据来源单一、处理效率低下、服务同质化严重以及决策支持不足等方面。传统气象预测系统主要依赖政府气象部门提供的观测数据，这些数据虽然权威准确，但来源相对单一，缺乏商业气象公司、科研机构、高校等提供的多样化数据源。同时，数据处理技术落后，难以应对海量多源异构气象数据的高效处理需求，导致数据不全面、不准确的问题。此外，现有气象服务产品大多局限于天气预报、气候预测等常规服务，缺乏针对不同行业和领