传统港口运维在数智化发展道路上面临知识孤岛化、经验传承慢、故障溯源难、协同分析能力弱等挑战。港迪软件凭借深厚的行业积累和对智能化趋势的前瞻洞察，推出基于RAG（检索增强生成）与知识图谱的运维助手，构建融合垂域知识管理、智能推理、决策支持的运维中枢，实现从“被动响应”到“智能诊断”的范式转移。

垂域知识库：运维数据的智能基座

数据融合

• 设备静态数据：标准维修手册、技术规格等。

• 动态运行数据：传感器时序日志、实时工况等。

• 经验性知识：故障案例库、维修最佳实践等。

知识图谱：故障推理的神经中枢

1、LLM驱动的知识抽取

利用LLM文本理解能力，设计Prompt自动抽取实体、关系和属性，核心在于Prompt工程与模型选型。

2、校验、融合与对齐

对LLM抽取的初步结果进行处理，确保其准确性和一致性。

3、自动化处理

进行实体链接（将不同名称指向同一对象）、关系去重和逻辑一致性检查。

4、图谱实例化与集成

将经过验证的高质量的知识三元组加载到专业的图数据库（Neo4j）中，形成可交互、可查询的知识图谱。

5、知识图谱实时更新

后续更多的维保数据可以自动加载到知识图谱中，实现知识图谱的实时更新。 

RAG引擎：智能诊断的核心枢纽

1. 构建双模知识库

文本向量化：将设备手册、维修工单等非结构化文档进行切分和向量化，存入向量数据库，用于语义检索。

图谱实例化：从文本中提取关键实体与关系（如设备-故障-原因），构建支持多跳推理的领域知识图谱。

2. 混合式知识检索

意图识别与查询：分析用户自然语言提问的意图。

并行检索：进行向量检索和图谱检索。

结果融合与重排：将文本和图谱的检索结果进行融合与排序，形成最优的背景知识注入给大模型。

3. 增强式答案生成

上下文注入：将融合后的高质量上下文（文本+图谱事实）动态构建成精确的提示词（Prompt）。

约束生成与溯源：LLM参考结构化的图谱知识进行回答，有效减少内容“幻觉”，并能附带推理路径，使答案可追溯、可解释。

应用效果：提升智能运维水平

1. 从“依赖专家经验”到“企业垂域知识库”

整合手册、图纸和维修记录，构建企业知识库，支持自然语言查询，提升运维人员自主处理能力，减少对专家依赖，保障生产稳定。

2. 从“现场被动响应”到“远程智能诊断”

系统提前预判故障，指导操作员处理简单问题，复杂故障则在维修人员到达前已制定方案，缩短诊断时间，提升响应效率。

3. 从“静态知识管理”到“动态知识传承”

将运维资料转化为可更新的知识库，支持培训与经验沉淀，帮助新员工快速成长，提升团队整体运维水平。

港迪软件基于RAG与知识图谱的智能运维助手，构建港口领域的“知识大脑”与“推理引擎”，实现港口运维从“被动响应”到“智能诊断”的跨越，提升了港口运维的效率，为构建智慧港口提供了可靠的技术支撑。