面向物流设备维保的领域大模型

策略一：增量预训练 (Incremental Pre-training) - (可选，推荐用于深厚领域知识)

• 目标：向模型注入广泛的物流维保通用知识、术语、概念。
• 数据：海量无标注领域文本 (手册、报告、标准等)。亿级Token以上效果显著。
• 优点：提升模型领域“底蕴”，改善对专业术语的理解。
• 缺点：计算资源消耗巨大，时间长，不直接提升任务能力。

策略二：全参数微调 (Full SFT) - (追求极致性能，资源充足时)

• 目标：让模型学会按指令完成特定任务 (问答、推荐)。
• 数据：高质量有标注指令数据 (问答对、推荐实例)。万条以上。
• 优点：通常能达到最佳的任务性能。
• 缺点：计算资源消耗非常大 (多卡高端GPU)，训练时间长，可能遗忘通用知识。

策略三：参数高效微调 (PEFT - 如 LoRA/QLoRA) - (主流推荐，平衡效果与成本)

• 目标：同 SFT，让模型学会执行任务，但成本更低。
• 数据：高质量有标注指令数据。几百至几千条即可启动。
• 优点：大幅降低计算资源需求 (单卡GPU可行)，训练快，不易遗忘，易于管理。
• 缺点：性能上限可能略低于全参数微调 (通常可接受)。

数据来源

设备手册/操作规程 故障代码库 历史维修工单 备件清单/BOM 供应商/库存数据 内部知识库/FAQ 专家经验访谈 行业标准/规范

数据处理与构建

• 预训练数据： 提取纯文本 -> 清洗 (去噪、去重、规范化) -> 格式化。目标：大规模、干净的领域语料。
• 微调指令数据： 构建 高质量的 "指令-输入-输出" 数据对 (JSONL 格式)。

  示例 (Q&A):

  {
    "instruction": "解释XX型号分拣机E-075错误的原因",
    "input": "",
    "output": "E-075错误通常表示分拣机某部分传感器异常。可能原因包括：\n1. XXX传感器本身故障或脏污。\n2. 连接该传感器的线路接触不良或断裂。\n3. 控制该传感器的PLC模块端口问题。\n请优先检查传感器状态和线路连接。"
  }

  示例 (Recommendation):

  {
    "instruction": "根据故障现象和设备型号推荐维修备件",
    "input": "设备型号: B型AGV\n故障描述: 行走时右侧驱动轮异响, 检查发现轴承磨损严重。",
    "output": "推荐更换以下备件：\n- 零件名称: 右侧驱动轮总成\n- 零件号: AGV-B-DW-R01\n- 建议数量: 1\n\n可能需要的辅助件：\n- 零件名称: 固定螺栓套装\n- 零件号: SCRW-M8-SET\n- 建议数量: 1套"
  }

• 构建方法： 结合文档自动抽取、基于数据库生成、人工编写、GPT-4辅助+专家审核。
• 工具： 可使用 Label Studio 等进行标注管理。