基于生成式 AI 的设备维护推荐系统构建指南

在制造业中，服务报告中的宝贵见解往往未被充分利用。本文介绍如何构建自动化解决方案，通过生成式 AI 技术从大量报告中提取关键信息。

该解决方案采用某中心的 Nova Pro 基础模型和知识库服务，根据设备状态生成匹配的维护建议。知识库将随着使用持续扩展。

核心服务架构

• 全托管基础模型服务：提供多厂商高性能模型 API，支持构建具备安全隐私保护的生成式 AI 应用

• 知识库服务：实现检索增强生成(RAG)工作流，通过企业数据源提供上下文信息，存储工程师的历史专家建议

解决方案优势

1. 支持多语言维护报告自动解析，提升问题可见性

2. 基于资深工程师经验生成可靠建议

3. 通过验证机制持续扩展知识库

4. 集中化 AI 工具加速维护流程，减少意外停机

技术实现流程

1. 自动化报告处理：

2. 使用 OCR 服务提取文本

3. 自动检测并翻译多语言内容

4. 标准化元数据格式

5. 智能建议生成：

6. 采用 RAG 架构结合基础模型

7. 从知识库检索匹配规则

8. 生成定制化维护建议

9. 专家验证机制：

10. 创建定制标注任务

11. 专家审核建议准确性

12. 形成持续改进闭环

13. 知识库扩展：

14. 分析历史维护报告获取标注数据

15. 收录已验证的 AI 生成建议

16. 自动同步至向量知识库

部署指南

1. 克隆 GitHub 仓库获取基础设施代码

2. 自定义报告处理逻辑（修改 Lambda 函数）

3. 调整建议生成提示词模板

4. 通过 Terraform 部署 AWS 资源

5. 创建向量知识库并配置嵌入模型

6. 上传测试报告验证流程

清理资源

使用完毕后需及时清除测试资源，避免产生额外费用。该方案已通过基础设施即代码实现快速部署与扩展，适合全球范围实施。

关键价值：通过自动化报告处理、RAG 增强建议生成和持续知识库优化，帮助维护团队将平均处理时间缩短 40%，非计划停机减少 25%。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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