在大模型应用实验室，我们最近把研究方向落到一个具体场景：车间工艺问答。设备工程师遇到参数异常时，往往要在上千份 SOP、变更通知和历史工单里翻找答案，检索耗时且版本容易混淆。
实验做法是先把工艺文件按工序、设备型号、生效日期切片入库，再用检索增强生成（RAG）让大模型基于命中片段作答，并强制输出引用来源与文档版本号。过程中发现两个真实难点：一是现场提问高度口语化，术语与文档表述对不上，需要在检索前做一层问句改写；二是同一参数存在多个版本记录，模型倾向于合并表述，我们改用“先判定生效版本、再生成答案”的两段式流程，冲突显著减少。
要点：
- 进展：在约 300 条真实提问上评测，答案附带可核验来源的比例约 92%，首答可直接采用的比例约 78%，剩余问题多集中在跨工序的复合提问。
- 下一步：把问答结果与工单系统打通，让工程师的追问和纠错回流为标注数据，并补充“无法回答”时的明确拒答与转人工策略。
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