Compass：通过专家引导的LLM智能体整合全球海洋铅数据

海洋铅（Pb）及其同位素是研究海洋环流与人为污染的关键示踪剂，但原位观测仍然昂贵且稀疏。尽管存在海量历史记录，它们却埋藏于学术论文的非结构化内容之中，形成无法被综合分析触及的“数据孤岛”。人工提取无法规模化，而通用大语言模型（LLM）缺乏所需的领域知识，容易产生幻觉与科学上无效的输出。为解决这一问题，我们提出一种专家引导的适配方法，使LLM无需微调即可执行严格的科学数据提取。我们通过Compass将该方法落地：这是一个由与海洋科学家共同设计的知识树（Knowledge Tree）增强的LLM智能体框架，它将复杂任务分解为可验证的步骤，引导智能体推理以确保科学有效性。将Compass部署于超过23万篇相关开放获取论文的语料，我们成功提取出3,751条此前未被收录的Pb记录。这项工作建立了迄今最大的海洋Pb整合数据库。除标准指标外，Compass通过多层验证展现出卓越的可靠性，经专家人工核验确认达到92%的准确率。新整合的数据扩展了东海与南大洋等此前采样不足区域的覆盖，为未来的科学发现提供了更丰富的数据基础。我们发布了交互式可视化平台以促进开放科学访问。我们的工作表明，专家引导的智能体能有效弥合通用LLM与高风险科学领域之间的鸿沟，实现地球科学中可规模化的数据发现。