摘要
本发明提供一种基于大语言模型外挂知识库的维修备件预测系统,对历史工单进行信息数据提取和预处理,得到预处理文本;对预处理文本进行语义向量转换、关联绑定处理,得到向量数据库;从新工单提取属性信息,对属性信息进行语义向量转换,得到查询向量;从向量数据库检索与查询向量相关的工单;对新工单和相关的工单进行语义推理,生成维修备件预测结果,充分利用维修记录中自然语言故障描述和设备型号信息,在面对复杂多样时充分理解自然语言信息,提高备件预测准确性和实用性,实现维修资源合理配置,降低备件库存成本和库存浪费,提高维修效率。