设备维修现场的问题大多有答案，只是散落在手册、图纸说明和历史工单里。大模型应用实验室本期实验，把这三类资料合并到一个问答入口，验证大模型能否稳定给出可核对的答复。
做法上分三层：入库时按章节、表格、图注做结构化切分，保留页码与设备型号作为元数据；检索采用关键词与向量混合召回，先做型号与版本的硬过滤；生成阶段要求逐句给出引用来源，定位不到出处的问题直接拒答并转人工。
在 320 道现场维修问题上的阶段性结果：Top-3 召回 86%，答复被维修人员判定“可直接使用或稍作修改可用”的比例为 61%。失分集中在两类——跨手册的型号差异对比，以及含大量表格参数的公差问题，模型容易把相近型号的数值混用。
下一步计划：一是对表格类内容改用结构化抽取后再生成，减少数值串号；二是接入工单系统，用“答案是否被采纳、是否返修”作为线上反馈，持续修正检索排序。
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