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加载你提供的设备手册文本自动分块、向量化 vectorstore Chroma.from_documents( documentsyour_manual_chunks, embeddingHuggingFaceEmbeddings(model_namebge-small-zh-v1.5) ) # 构建检索链让模型在生成前先查手册 retriever vectorstore.as_retriever(search_kwargs{k: 3})之后每次调用模型都会先从你的知识库中检索最相关的3段内容如“RJL-1200温控异常处理指南”再结合提示词生成结果。这相当于给模型配了一本随身携带的、只属于你工厂的《维修宝典》。5. 总结小模型如何撬动制造业数字化最后一公里Qwen3-1.7B的价值从来不在参数量的数字游戏而在于它精准踩中了制造业数字化的三个痛点部署门槛高→ 它能在单卡上跑不依赖集群产线边的工控机就能当推理服务器数据质量差→ 它专为“语音转文字”“手写笔记”“微信碎片消息”这类非结构化输入优化不怕错字、缩写、方言业务耦合深→ 它不输出“AI答案”而是输出维修工、质检员、班组长真正需要的“可执行字段”直接喂给现有系统。这不是要取代谁而是让老师傅的经验沉淀下来让新员工上手更快让设备数据真正流动起来。当你第一次看到维修工用方言口述故障系统自动生成带国标依据的报告并同步推送至备件库触发采购流程时你就明白了所谓智能化不过是让正确的事以正确的方式发生在正确的时间。下一步你可以尝试把模型集成到企业微信/钉钉让报修消息自动转结构化用生成的历史报告训练自己的故障预测模型将输出字段对接Power BI实时生成“各产线TOP5故障类型”看板。技术从不喧宾夺主它只是默默站在人身后把重复劳动接过去把专业判断留下来。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。