基于RAG的维修手册智能问答系统研究与应用

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关键词：检索增强生成（RAG）；本地化部署；向量数据库；智能问答；烟草机械 中图分类号：TP391 文献标志码：A文章编号：1671-0797（2025）23-0046-04 DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.23.011

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近年来，大型语言模型（LLM）为理解和回答复杂语义问题提供了高效且准确的技术支持1，但其在实际工业应用中存在三大核心痛点：一是知识受限，难以涵盖特定领域的最新、最全细节；二是容易产生“幻觉”，大模型产生与事实、用户指令、上下文等不一致的答案的现象称为大模型幻觉[2]；三是将企业敏感数据（如核心设备的维修手册）提交至公有云API存在巨大的数据泄露风险。（剩余4453字）