在机加工与钣金车间，工艺经验大多沉在老师傅的批注、邮件和聊天记录里，新人查一次参数往往要问三个人。我们在大模型应用实验室做了一组小规模实验：把历史图纸批注、工艺卡和异常处理记录整理成结构化语料，用检索增强方式接入通用大模型，让它在工艺员提问时给出带出处的参数建议，而不是自由发挥。
实验中的两点观察：
- 语料清洗比模型选型更关键。未清洗的批注里混有大量口语缩写和过时标准，直接入库会让建议自相矛盾；按工序、材料、设备三个维度打标签后，引用准确率明显改善。
- 强制输出出处能压住幻觉。要求每条建议附上来源图纸号或工艺卡编号，工艺员可一键回溯核对，实际采纳意愿高于只给结论的版本。
当前结论是：大模型在这个场景里更适合做“经验检索与整理”，而不是替代工艺决策。下一步计划加入参数生效反馈回路，记录建议被采纳后的加工结果，逐步收敛推荐范围。
适合谁用：多品种小批量、老师傅带新人压力大的机加工与钣金车间。
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