AI设备手册问答定制：图纸检索与答案溯源

设备维修现场的提问往往很口语：报警E204怎么复位、三号线减速机加什么油。这类需求若直接做成通用问答，答案看着合理却不可用——手册是扫描版PDF，图纸夹在正文里，同一型号还分A/B/C三个版本。 定制时的第一件事不是接模型，而是文档治理。按型号+版本+章节建立索引，扫描页先用版式分析还原表格，图纸单独抽出来做图号与名称索引，参数表按行切分而非按固定字数切分，否则扭矩值与螺栓规格会被切到两段里。 第二件事是检索策略。纯向量检索在型号编码、图号这类强符号上表现很差，实际用BM25加向量混合召回，再用重排模型收敛到前5条，命中率明显好于单路。术语同义词表由现场工程师提供，比如打滑、跑偏、异响分别对应手册里的哪些词条，这张表往往比换更大的模型更有效。 要点一：答案必须带出处。每条回答附文档名、页码、图号，点击可跳转原文截图，工程师自己能核对，这比提升生成流畅度更能建立信任。 要点二：无命中要能认输。相似度低于阈值时直接返回未收录并转人工，同时记录问题用于补文档，避免编造参数——维修场景里编错一个扭矩值代价很高。 部署上通常放在厂内服务器，图纸和手册不出内网，首次建库约两周，后续型号更新由文档管理员增量上传即可。