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@superpigy 2025-11-10T05:38:46.000000Z 字数 5263 阅读 5

RAG 技术方案设计文档

一、方案整体架构

本方案采用 “数据层 - 技术层 - 智能体层 - 应用层” 四层架构，核心目标是解决工业场景中 “知识分散、检索低效、推理不足” 问题，实现从 “被动查询” 到 “主动服务” 的落地：

二、核心技术模块设计（含落地细节）

（一）文档预处理：工业级多模态数据归一化

1. 技术目标

解决工业文档 “格式杂、术语乱、噪声多” 问题（如扫描件、CAD 图纸说明、传感器日志），输出结构化 / 半结构化数据，为后续模块提供高质量输入。

2. 核心流程（分类型处理）

文档类型 处理流程 工业适配细节
结构化文档 格式解析→表格提取→参数归一化→元数据标注 用Apache Tika解析 Excel 设备参数表，通过工业术语词典（如 “油压 = 机油压力”）统一字段名，标注 “设备型号 / 归属车间”
非结构化文本 OCR 识别（扫描件）→冗余清洗→Chunk 划分→语义增强 用PaddleOCR处理老旧工艺扫描件（支持手写批注识别），按 “设备系统 / 工艺步骤” 划分 Chunk（如 “发动机拆解 - 检测 - 组装”），添加 “文档版本 / 生效日期” 元数据
多模态文档（含图纸） 图像解析→文本提取（图纸标注）→图像特征编码→关联文本 Chunk 用OpenCV提取 CAD 图纸中的尺寸标注文本，通过CLIP-Industrial（微调工业图纸特征）生成图像向量，与对应文本 Chunk 绑定
时序日志（传感器） 格式转换→异常值过滤→时序分段→特征提取 对接 MES 系统，将传感器日志（如振动 / 温度）从 CSV 转为 Parquet 格式，用 3σ 原则过滤噪声，按 “生产班次” 分段，提取 “均值 / 峰值” 特征

3. 工具选型（国产化适配）

（二）知识图谱建立：工业实体关联化建模

1. 技术目标

构建 “设备 - 故障 - 工艺 - 参数” 的工业知识网络，解决传统 RAG “无关联检索” 问题，支撑后续推理搜索。

2. 核心流程（落地四步走）

步骤 1：工业知识本体定义（先定规则再落地）

用Protégé构建工业本体，明确核心实体与关系（避免后续数据混乱）：

步骤 2：多源数据实体 / 关系抽取
步骤 3：知识融合与清洗
步骤 4：存储与更新（确保实时性）

（三）知识搜索：工业多模态精准检索

1. 技术目标

实现 “文本 + 图纸 + 时序数据” 的跨模态检索，满足工业场景 “快、准、全” 需求（如车间维修人员 10 秒内找到设备图纸 + 故障案例）。

2. 核心检索技术设计

检索类型 技术方案 落地优化
文本检索 向量检索（FAISS）+ 关键词检索（Elasticsearch）融合 用IndustryBERT生成文本向量（工业术语语义更准），添加元数据过滤（如 “车间 A 的设备文档”），检索响应≤300ms
图纸检索 多模态向量检索（CLIP-Industrial 微调） 提取图纸中的 “设备型号”“部件名称” 文本 + 图纸视觉特征，支持 “文本搜图纸”（如 “数控机床 A01 主轴图纸”）、“图纸搜相似图纸”
时序日志检索 时序相似度检索（InfluxDB+DTW 算法） 支持 “故障日志搜相似”（如 “振动值 15mm/s、温度 65℃的日志，检索历史相似日志关联的故障”），按 “时间范围 + 设备型号” 过滤
知识图谱检索 图模式匹配（Cypher 语句）+ 语义推理检索 预定义工业常用查询模板（如 “查询设备 A01 近 3 个月的故障及关联维修步骤”），用户无需写 Cypher，通过下拉框选择即可

3. 检索增强策略（工业适配）

（四）问答搜索：工业场景精准问答

1. 技术目标

解决工业 “闭环问答” 需求（如 “设备 A01 的额定电流是多少？”“如何解决焊接工艺中的气孔问题？”），避免生成 “幻觉内容”，确保回答可追溯。

2. 核心问答技术设计

（1）问答类型与对应方案
问答类型 技术方案 落地细节
事实型问答 检索式问答（Retrieval-only） 如 “设备参数”“标准工艺值”，直接从知识图谱 / 结构化文档中提取答案，标注来源（如 “答案来自《数控机床 A01 手册》P23”）
流程型问答 检索 + 生成（RAG） 如 “维修步骤”“工艺操作流程”，检索相关 Chunk 后，用LLaMA-2-7B-Industrial（微调工业流程生成）按 “步骤化” 输出（如 “1. 关闭设备电源→2. 拆卸主轴端盖→3. 检测轴承间隙”）
优化型问答 检索 + 多轮对话 + 生成 如 “如何优化热处理工艺提升硬度？”，智能体先追问（如 “当前温度 / 保温时间是多少？”），再结合检索到的工艺数据生成优化方案
（2）问答防幻觉机制（工业关键）
（3）多轮对话记忆

（五）推理搜索：工业级因果与规则推理

1. 技术目标

解决工业 “根因分析”“预测性维护” 等推理需求（如 “设备 B02 油温过高，推理可能原因”“预测未来 1 周哪些设备可能发生故障”），确保推理结果可解释、可落地。

2. 核心推理技术设计

（1）推理类型与对应方案
推理类型 技术方案 落地案例
因果推理 知识图谱因果链推理 + 规则推理 基于知识图谱构建 “故障因果链”（如 “油温过高→冷却泵流量不足→冷却泵滤网堵塞”），结合专家规则（如 “流量＜5L/min→滤网堵塞”），输出根因及置信度（如 “滤网堵塞，置信度 90%”）
预测推理 时序数据 + 知识图谱关联预测 用 LSTM 模型预测传感器数据（如未来 3 天振动值趋势），结合知识图谱中 “振动值＞15mm/s→轴承故障” 的关联关系，输出 “设备 A01 未来 3 天可能发生轴承故障，概率 75%”
规则推理 基于 Prolog 的工业规则引擎 预定义维修规则（如 “设备停机且报警代码 E01→先检查电源模块”），推理时自动匹配规则，减少人为判断失误
（2）推理可解释性设计（工业必需）

三、智能体（Agent）技术设计（核心落地环节）

1. 工业 RAG 智能体架构

采用 “主智能体 + 子智能体” 协作模式，主智能体负责任务规划与调度，子智能体聚焦单一能力，适配工业场景 “多任务、多角色” 需求：

智能体类型 核心职责 与其他模块联动逻辑
主智能体（Task Planner） 接收用户需求→任务拆分→子智能体调度→结果整合输出 如用户需求 “解决数控机床 A01 加工精度偏差”，主智能体拆分任务：1. 调用数据接入智能体获取 A01 近期加工参数；2. 调用知识搜索智能体查精度偏差案例；3. 调用推理智能体分析根因；4. 调用问答智能体生成调整方案
数据接入智能体 对接 MES/ERP/ 设备管理系统→实时获取工业数据（如加工参数、故障日志） 支持 API / 数据库直连（MySQL/Oracle），自动处理数据格式（如将 MES 的 JSON 数据转为知识图谱可接入格式）
知识搜索智能体 封装知识搜索模块能力→按任务需求执行精准检索（如 “检索 A01 近 1 个月故障记录”） 接收主智能体的检索条件（设备型号、时间范围），返回检索结果（Chunk + 知识图谱实体）
推理智能体 封装推理搜索模块能力→执行因果 / 预测推理 接收主智能体的推理需求（如 “分析 A01 精度偏差根因”），调用推理模块输出推理链 + 置信度
问答智能体 封装问答搜索模块能力→生成结构化回答（如维修步骤、工艺方案） 接收主智能体的问答需求，结合检索结果生成步骤化回答，并标注知识来源
记忆智能体 存储用户历史交互数据、设备历史处理方案→提供上下文记忆 如记忆 “设备 A01 上次精度偏差是刀具磨损导致”，本次推理时优先检索刀具相关数据

2. 智能体核心技术：任务规划与协作

（1）任务规划算法

采用 “强化学习（RL）+ 工业任务优先级” 优化：

（2）多智能体协作机制

（3）落地场景示例（设备运维）

  1. 维修人员在 APP 输入：“数控机床 A01 加工件尺寸偏差 0.2mm，怎么办？”；

  2. 主智能体拆分任务：

    • 数据接入智能体：获取 A01 近 24 小时加工参数（进给速度、切削深度）、传感器数据（振动、温度）；

    • 知识搜索智能体：检索 “尺寸偏差 0.2mm” 相关故障案例、A01 设备手册中的精度调整章节；

    • 推理智能体：结合参数（进给速度 1000mm/min＞推荐 800mm/min）+ 案例，推理根因 “进给速度过高导致振动增大，进而精度偏差”，置信度 85%；

    • 问答智能体：生成调整方案（“1. 降低进给速度至 800mm/min；2. 检测主轴跳动量；3. 重新校准工装”），标注来源（《A01 精度调整手册》P45、故障案例 ID：C20250601）；

  3. 主智能体整合结果，以 “根因 + 方案 + 来源” 格式输出给维修人员，同时推送至设备管理系统备案。

四、落地保障设计

1. 技术选型落地性

2. 数据安全保障（工业敏感数据）

3. 迭代优化机制

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）

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