交通运输工程

项目概述

本项目聚焦船用柴油机维修保障场景，针对传统运维知识分散、通用大模型易产生知识幻觉、检索精度不足等问题，基于检索增强生成（RAG）技术开展研究。项目以1275篇多源异构维修文档为基础，搭建配套语料库与测评体系，设计表征-路由-排序三级智能检索架构，选用适配专业场景的嵌入与重排序模型，同时自动化构建黄金测试集完成多维度量化测评。最终研发出本地化维修保障智能体原型系统，实现故障咨询、原因分析、维修方案推送等功能，为船舶柴油机智能运维提供完整技术方案。

项目创新点

1.创新采用故障现象-原因分析-解决措施三维语义解耦方式，搭建三类独立向量子库，解决传统扁平化语料库语义干涉问题。

2.设计三级联动检索架构，结合大模型动态路由与领域自适应BGE系列模型，攻克专业术语密集导致的语义坍塌难题。

3.依托大模型逆向工程自动生成测评数据集，摆脱人工标注局限，建立覆盖检索、生成双维度的标准化量化测评体系。

4.实现全本地化部署的B/S架构智能体，兼顾船舶场景数据安全与离线使用需求。

项目成果及应用前景

项目完成11574条带元数据的标准化知识切片，搭建分类向量语料库与自动化黄金测试集。检索链路Precision@1达49.69%，相比通用模型，Recall@10、MRR分别提升15.1%、14.1%；RAG生成文本ROUGE-L为20.04%，信息还原效果良好。同时完成检索、生成全流程量化评估体系，开发出可落地的船用柴油机维修智能体原型系统，支持多轮对话、并行检索与流式输出，整套技术流程完整且可复现，形成垂直工业领域RAG系统搭建的方法论。该成果适配远洋船舶机舱离线、数据保密的作业环境，可直接部署在船舶运维终端，辅助轮机人员快速排查故障、获取维修方案，缓解行业技术人才短缺压力。同时整套语料库构建、检索优化与测评方法，可迁移至工程机械、发电机组等同类动力设备运维领域。后续结合多模态数据、轻量化模型优化后，还能适配船载边缘设备，在航运企业、船舶修造厂、海事服务机构拥有广阔落地空间，助力船舶运维向智能化转型。