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基于RAG的維修手冊智能問答系統(tǒng)研究與應用
設計并實現(xiàn)了一個基于檢索增強生成(RAG)技術的本地化維修手冊智能問答系統(tǒng) 。針對煙草行業(yè)敏感數(shù)據(jù)泄露風險 , 系統(tǒng)采用完全離線部署方案 ,并通過011ama本地調(diào)用的Deepseek大語言模型生成答案。實驗表明 ,該系統(tǒng)能有效將問答準確率從基線模型的2. 1分(5分制)提升至4. 3分 , 并將幻覺率從78%降至12% , 在確保數(shù)據(jù)安全的前提下 , 顯著提升了技術人員的故障排查與維修效率。
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