在注塑与机加车间，工艺卡和作业指导书多以 PDF 或扫描件形式流转，温度、压力、时间等关键参数散落在表格、图注与批注中，人工查阅成本高且版本易混。大模型应用实验室尝试用大模型做结构化抽取：先按版面切块，把表格、图注、正文分别送入模型，要求输出带页码与坐标的字段级 JSON；再对数值做单位归一与量纲校验，遇冲突则回原文定位并标红提示。
进展：
- 在 420 份历史工艺卡上测试，字段级抽取准确率约 94%，数值字段经规则校验后错误进一步下降，跨页表格与手写批注仍是主要失败来源；
- 抽取结果接入检索层，工程师可用自然语言询问“某模具的保压压力是多少、依据哪一版工艺卡”，答案附原文定位，减少翻档时间。
下一步计划是加入版本号与生效日期识别，做工艺参数的变更追踪，并对低置信字段引入人工确认回路。
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