AI设备故障知识检索定制：手册切片与术语对齐

行业AI实验室近期在设备维保场景做了一次检索增强问答的小规模实验：现场工程师用自然语言描述现象，系统返回手册中的处置步骤与相近历史工单。

难点不在模型，而在语料。手册章节粒度过粗，一段里混着原理、参数和报警说明；工单中同一故障常有七八种口语说法，与手册术语对不上号。

实验室的做法分两步：一是按“报警代码/现象/处置步骤/备件”四类标签对手册做结构化切片，二是把工单里的口语描述聚类，人工确认后与手册术语建立映射表，检索时先做术语归一化再召回。

要点：

• 进展：在三千余条历史工单上离线评测，术语归一化后，前三条结果命中正确处置步骤的比例由 61% 升至 84%；误召回主要集中在多故障并发的工单。
• 下一步：引入设备型号与工艺段作为过滤条件，并对每条回答强制标注引用来源，便于工程师回查原文核对。