在设备排障场景，一线工程师需要的不是一段流畅的解释，而是一条能落到具体章节、步骤与参数的回答。本阶段实验将大模型接入厂内维修手册、PLC 逻辑说明与近三年工单记录，构建混合检索问答链路：向量召回负责语义相似，型号与批次元数据过滤负责精确匹配，再由模型对候选片段重排并生成答案，输出必须携带原文出处与页码，便于工程师回查核对。
进展与数据：
1）离线评测 300 条真实排障提问，Top-5 片段召回率 87%，答案引用可核对率约 91%；对证据不足的问题按拒答处理，整体拒答率约 12%，其中误拒约 4%，主要集中在新机型手册缺失的条目。
2）下一步把回答入口接入工单系统，记录工程师的采纳、修改与跳过动作，形成“检索—回答—反馈”闭环，用于重排模型的小样本微调；同时补充手册版本差异标注，降低跨批次机型的引用错配。
当前判断：大模型在该场景的价值主要体现在检索后的组织与表达，而非替代知识库本身。检索质量与出处约束仍是主要瓶颈，模型侧的调优收益相对有限。
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