工业知识库RAG系统定制：维修手册与故障案例智能问答

工业现场维修长期依赖纸质手册、历史工单和老师傅经验，新人上手慢、故障定位效率低。基于 LLM + RAG 的工业知识库系统，将设备说明书、维修 SOP、历史故障工单、备件清单等结构化与非结构化资料统一接入向量数据库，结合现场工单与设备台账系统做检索增强问答。 落地要点：①文档预处理按章节、机型型号、故障代码做规则切分，关键参数表与安全警示单独建索引，避免 LLM 幻觉导致型号错配或参数误读；②问答结果关联工单录入，工程师可点选采纳为处置方案并自动回写知识库，形成持续学习的正反馈；③私有化部署，采用本地化模型 + 私有向量库，支持车间离线运行与多角色权限分级，满足数据不出厂要求。 典型项目交付周期 4–6 周，可对接钉钉、企业微信或车间一体机终端，一线维修人员语音提问即可获取处置建议与备件清单，平均故障定位时间下降约 40%，老员工经验沉淀效率显著提升。