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：
   • 使用OCR服务提取文本
   • 自动检测并翻译多语言内容
   • 标准化元数据格式
2. 智能建议生成：
   • 采用RAG架构结合基础模型
   • 从知识库检索匹配规则
   • 生成定制化维护建议
3. 专家验证机制：
   • 创建定制标注任务
   • 专家审核建议准确性
   • 形成持续改进闭环
4. 知识库扩展：
   • 分析历史维护报告获取标注数据
   • 收录已验证的AI生成建议
   • 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%。