设备售后问诊的难点不在答案，而在问对问题：现场描述往往缺少型号、报警码、发生时机等关键信息，工程师只能凭经验反复追补。我们在一条包装设备产线做了实验：把大模型接进问诊前端，用结构化槽位约束多轮对话，先补齐判别性信息，再在受限知识库（手册、历史工单、故障树）内选择排查分支，输出可执行步骤，并显式标注每一步需要现场确认的观测点，避免模型越界给出无依据结论。
阶段性进展：首轮信息完整率由 38% 提升至 71%，平均问诊轮次从 5.2 轮降到 3.4 轮，首条建议被工程师采纳的比例约 62%。要点如下：
- 追问策略按信息增益排序，优先提问能区分故障分支的问题（如是否伴随异响、是否仅在启动阶段复现），而非按模板顺序逐项询问；
- 下一步接入工单系统，回填实际更换件与最终根因，把工程师的采纳/否决动作沉淀为偏好数据，用于问诊策略的迭代评估。
当前边界也很清楚：涉及安全联锁与高压回路的判断仍强制转人工，模型只做信息收敛与路径建议。
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