近期，大模型应用实验室围绕工厂设备手册的智能问答开展了一轮原型实验，目标是让维修与工艺人员以自然语言直接查询随机手册、保养规范与故障代码表，减少翻阅纸质资料的时间。
技术路线采用检索增强生成（RAG）方案：扫描版手册经OCR识别与版面还原后切分为语义段落，向量化入库；大模型基于检索结果生成回答，并强制附引用页码，便于人工核对。
阶段性结果：
- 在三类注塑机与空压机手册共约1200页语料上，前5段检索命中率约86%；引入故障代码表结构化解析后，故障类问题命中率提升至93%；
- 抽取200条真实问题做人工评测，回答可用率约81%，主要失分来自跨章节推理与机型混淆，已通过增加机型元数据过滤部分缓解。
下一步将扩充液压与电气类手册语料，试验查询改写与多路召回策略，并计划在一家客户现场开展为期四周的试运行，验证真实工况下的稳定性与实际使用率。
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