大模型设备维修问答定制：知识检索与引用溯源

在设备维修场景，通用大模型对厂内型号、故障码和工单语境不熟悉，直接问答易出现臆造。实验室近期验证了一套面向维修知识的大模型定制流程：将设备手册、历史工单、故障树和点检记录按机型/部件结构化切片，用混合检索召回Top-k证据，约束模型仅基于证据生成答案，并回传原文位置与工单号。

• 进展：小样本测试覆盖3类设备、约200条真实问题，首答可采纳率约78%，引用可定位率约85%；故障码与机型匹配校验可拦截部分明显错误，但多故障并发和口语化描述仍不稳定。
• 下一步：扩充跨机型语料，接入工单闭环反馈，并评估长上下文与微调方案的成本收益，优先保证引用可追溯和维修安全边界。