非标设备调试的经验大多留在工程师的口述、语音转写和零散工单里：同一类报警，老师傅知道先看哪个信号，但这段判断很难进入正式文档。大模型应用实验室做了一轮小规模实验——把调试现场的口述记录、群内语音转写与维修工单作为输入，让模型抽取为「现象—排查路径—确认结论—关键参数」四段式条目，每段保留原文片段作为引用锚点，再入向量库供后续问答检索。
要点一（进展）：首批约1200条真实记录，抽取条目的人工抽检可用率约78%。错误集中在缺失排查顺序、多设备串扰描述被合并两类。改为「先识别设备与工艺段、再分段抽取」的两段式流程后，顺序类错误明显减少。
要点二（下一步）：尝试把条目与图纸位号、PLC变量表做弱关联，使检索结果能直接指向具体信号点；同时验证跨项目复用时的过期参数提醒机制，避免旧机型参数被误用。
目前的定位较为克制：模型更适合当「整理员」而非「诊断员」，抽取出的参数结论仍需人工确认后才能进入标准作业文件，实验重点是压缩经验整理的工时，而不是替代现场判断。
评论