本期进展来自大模型应用实验室。我们以工厂内部设备手册、工艺规范和近三年维修工单为语料，搭建了一套检索增强问答基线，验证大模型能否稳定回答“这台设备某报警怎么处理”这类现场问题。评测集由一线工程师出题，共 240 条，覆盖参数查询、故障处置、备件替代三类。
阶段性发现：
· 纯向量检索在型号、料号类问题上召回不稳。改为 BM25 与向量混合检索，并叠加设备型号元数据过滤后，Top5 命中率由 71% 提升至 88%；
· 工程师更在意“能不能点到原文”。我们将回答强制绑定原文片段与页码，检索不到可靠片段时直接拒答，误答明显减少，但拒答率仍偏高，是下一步重点。
下一步计划：接入工单系统，用真实维修结果反查答案有效性，并同步测试小参数模型在边缘侧的部署成本。
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