看到一個段子說，春節(jié)開工以后，中國有 5000 萬家企業(yè)老板擔(dān)心會錯過 DeepSeek。雖然感覺有點瞎玩梗，但 DeepSeek 無疑已是當(dāng)下所謂大模型企業(yè)應(yīng)用落地的"房間里的大象"。

不過想想，其實子彈也才剛剛飛了一個月而已。但 DeepSeek R1 這波多尺寸開源，屬實是解鎖了更多中小微企業(yè)做本地部署的可能性。而其中RAG 無疑又是一個主流且首當(dāng)其沖的方法。

過去兩周以來，基本每天我都在小紅書、公眾號等后臺平均收到十來條私信，咨詢企業(yè)知識庫落地的問題，有些是還在內(nèi)部試錯階段碰到了問題，來交流一些工程化調(diào)優(yōu)細節(jié)，當(dāng)然主要是查詢效果不好的問題。其中也不乏沒有完整概念過來問基礎(chǔ)問題的，我索性就在公眾號后臺說明了要收費接受咨詢，果然加微信的就少了很多，付費的部分問的也都在點子上。（不得不說，收費確實是個很有效的篩選。）

另外還有些是可能內(nèi)部試錯完需要進一步外部技術(shù)支持，來找我做具體的部署落地。但是個人精力和經(jīng)驗都有限，回絕了大部分。為了讓大家少踩一些坑，我找了比較熟悉的制造行業(yè)案例，分享一個基于 DeepSeek-R1：14B 與 RAGFlow 框架下定制的機械加工工廠的知識庫落地case，供大家參考。

以下，enjoy:

1、業(yè)務(wù)背景

某機械加工制造企業(yè)，專注于汽車零部件和工程機械配件的精密加工，主要產(chǎn)品包括液壓閥體、傳動軸、齒輪箱體等核心零部件。年產(chǎn)值約 5000 萬元，員工 200 人左右。

1.1 主要設(shè)備資產(chǎn)：

數(shù)控加工設(shè)備：20 臺（包括加工中心、數(shù)控車床、數(shù)控銑床等）

普通機床：30 臺（普通車床、銑床、鉆床等）

檢測設(shè)備：10 臺（三坐標(biāo)、粗糙度儀、投影儀等）

其他輔助設(shè)備：若干（空壓機、起重設(shè)備等）

1.2 核心痛點：

設(shè)備故障處理效率低，平均每次故障處理耗時較長

工藝參數(shù)優(yōu)化經(jīng)驗難以傳承，產(chǎn)品良率提升緩慢

設(shè)備維護保養(yǎng)記錄分散，預(yù)防性維護不足

新員工技能培養(yǎng)周期長，老師傅經(jīng)驗難以規(guī)模化傳播

1.3 知識庫現(xiàn)狀：

設(shè)備手冊（PDF 格式）：約 50 份

工藝文件（Word/Excel）：約 200 份

維修記錄（紙質(zhì)/電子）：近 3 年約 1000 條

設(shè)備圖紙（CAD/圖片）：約 30 套

1.4 項目啟動前核心考量

使用場景評估

主要用戶群體：車間操作工、技術(shù)人員、新員工等

日常使用頻次：設(shè)備維護、工藝參數(shù)查詢、技術(shù)培訓(xùn)等

并發(fā)使用規(guī)模：日常并發(fā) 5-10 人

系統(tǒng)要求明確

答案準(zhǔn)確性：故障診斷、參數(shù)查詢等場景要求高準(zhǔn)確性

響應(yīng)速度：常規(guī)查詢 3 秒內(nèi)響應(yīng)

知識溯源：需要顯示信息來源，便于驗證

1.5 項目實施準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)評估

文檔格式：PDF 設(shè)備手冊、Excel 記錄、Word 文檔等

更新頻率：工藝參數(shù)周更新、故障案例日更新

安全要求：內(nèi)部工藝參數(shù)保密、分級訪問控制

資源規(guī)劃

硬件環(huán)境：服務(wù)器配置、終端設(shè)備等

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：內(nèi)網(wǎng)部署、跨區(qū)域訪問等

人員配置：技術(shù)對接人員、數(shù)據(jù)維護人員等

2、技術(shù)方案概述

2.1 核心技術(shù)棧

大模型：DeepSeek-R1-14B（開源、性能優(yōu)秀、工業(yè)場景理解深入）

框架：RAGFlow（靈活、易擴展、部署簡單）

部署方式：支持本地部署或云服務(wù)器部署

系統(tǒng)整體架構(gòu)圖

2.2 開發(fā)流程

快速驗證階段

采用后端優(yōu)化方案直接擴展 RAGFlow 功能

驗證分塊策略、嵌入模型等核心優(yōu)化點

確認優(yōu)化效果和性能提升

功能穩(wěn)定階段

將驗證通過的功能改造為插件式架構(gòu)

實現(xiàn)模塊化的功能擴展

提升代碼可維護性

系統(tǒng)擴展階段

根據(jù)需求規(guī)模考慮微服務(wù)架構(gòu)

實現(xiàn)核心功能的獨立部署

支持系統(tǒng)的橫向擴展

3、調(diào)優(yōu)挑戰(zhàn)與解決方案

3.1 分塊策略優(yōu)化

知識處理流程圖

文檔處理挑戰(zhàn)：

PDF 設(shè)備手冊處理

實際案例：某數(shù)控加工中心故障診斷手冊

問題：手冊中"主軸振動故障"章節(jié)包含多張結(jié)構(gòu)圖和故障圖，傳統(tǒng)分塊導(dǎo)致圖片與診斷步驟分離

解決：識別該章節(jié)完整布局結(jié)構(gòu)，將"故障現(xiàn)象-原因分析-結(jié)構(gòu)圖-處理方法"綁定為整體

效果：故障診斷準(zhǔn)確率從原來的 65%提升到 85%

Excel 維修記錄處理

實際案例：車間設(shè)備維修記錄表

問題：一次維修涉及"故障代碼、現(xiàn)象描述、處理措施、更換配件"等多個字段

解決：將整行記錄視為完整案例，添加字段說明，如"故障現(xiàn)象：主軸異響；處理措施：更換軸承"

效果：相似案例匹配率提升 40%

Word 工藝文件處理

實際案例：齒輪箱體加工工藝規(guī)程

問題：工序說明、加工參數(shù)、質(zhì)檢要求分散在不同章節(jié)

解決：基于標(biāo)題自動識別工序結(jié)構(gòu)，關(guān)聯(lián)工序說明與對應(yīng)參數(shù)表

效果：工藝參數(shù)查詢準(zhǔn)確率提升至 90%以上

AB 測試方案：

測試結(jié)果：

故障類型召回率對比：

機械故障：A 組→B 組 提升明顯

電氣故障：A 組→B 組 提升顯著

參數(shù)類：A 組→B 組 小幅提升

3.2 索引優(yōu)化設(shè)計

知識處理流程圖

多級索引結(jié)構(gòu)：

基礎(chǔ)索引層：

設(shè)備編號索引：直接匹配設(shè)備信息

故障代碼索引：精確匹配故障記錄

文檔 ID 索引：快速定位源文檔

語義索引層：

設(shè)備描述向量：相似設(shè)備匹配

故障現(xiàn)象向量：類似故障檢索

解決方案向量：相關(guān)經(jīng)驗推薦

混合索引策略：

精確匹配優(yōu)先：設(shè)備號、故障碼等

語義匹配補充：故障描述、解決方案

關(guān)聯(lián)信息擴展：配件、工具等

3.3 查詢優(yōu)化方案

• 查詢路由設(shè)計：

精確查詢通道：

設(shè)備編號直查

故障代碼匹配

標(biāo)準(zhǔn)工藝參數(shù)查詢

語義查詢通道：

故障現(xiàn)象描述匹配

解決方案相似推薦

經(jīng)驗案例關(guān)聯(lián)

混合查詢策略：

先精確后模糊

結(jié)果交叉驗證

相關(guān)性排序

• 查詢增強機制：

專業(yè)術(shù)語處理

術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化映射

同義詞組擴展

車間俚語轉(zhuǎn)換

上下文增強

設(shè)備信息補充

歷史記錄關(guān)聯(lián)

操作環(huán)境考慮

• 實際應(yīng)用案例

故障診斷場景：

問題：操作工反饋"機床主軸有異響"

優(yōu)化前：簡單關(guān)鍵詞匹配，找不到類似案例

優(yōu)化后：

設(shè)備層：定位到具體機床型號

故障層：匹配"異響、振動、噪音"等相似描述

方案層：推薦相似故障的解決方案

效果：故障解決時間平均縮短 40%

工藝參數(shù)查詢場景

問題：新員工查詢"45 號鋼齒輪軸粗加工參數(shù)"

優(yōu)化前：需要翻閱多個文檔才能找全參數(shù)

優(yōu)化后：

材料編號直接匹配關(guān)聯(lián)工藝參數(shù)表推薦類似零件的加工經(jīng)驗

效果：參數(shù)查詢時間從平均 15 分鐘減少到 2 分鐘

3.4 嵌入模型選型

• 數(shù)據(jù)規(guī)模分析

知識庫數(shù)據(jù)量：

PDF 設(shè)備手冊：50 份 × 約 5MB = 250MB

工藝文件：200 份 × 約 1MB = 200MB

維修記錄：1000 條 × 約 50KB = 50MB

設(shè)備圖紙：30 套 × 約 20MB = 600MB

總計約 1.1GB 的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)特點：

專業(yè)術(shù)語密集

圖文混合

多格式文檔

定期更新

評估維度：

專業(yè)術(shù)語理解能力

上下文關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確度

推理速度

資源占用

• 模型選型分析

可選模型對比

deepseek-1.5b：輕量但專業(yè)能力不足

deepseek-7b：基礎(chǔ)場景可用，但專業(yè)能力有限

deepseek-14b：推薦方案，性能與資源均衡

deepseek-32b：高端方案，需要更強硬件支持

deepseek-70b：資源要求過高，不建議本地部署

推薦方案

首選：deepseek-14b

較好的性能/資源占用比優(yōu)秀的工業(yè)領(lǐng)域理解能力推理速度快，適合實時交互 硬件要求適中（有條件的使用Unsloth進行微調(diào)后效果更好）。

可選升級：deepseek-32b

更強的專業(yè)理解能力 更準(zhǔn)確的故障診斷  需要相應(yīng)提升硬件配置

模型對比：

應(yīng)用案例

專業(yè)術(shù)語理解：

案例：車間常用術(shù)語識別

"砂輪片起花"→"砂輪表面磨損"

"絲杠吃刀"→"絲杠背隙過大"

效果：術(shù)語識別準(zhǔn)確率提升 35%

上下文關(guān)聯(lián)：

案例：故障原因分析

輸入："主軸發(fā)熱"

優(yōu)化前：簡單列舉可能原因

優(yōu)化后：結(jié)合轉(zhuǎn)速、切削參數(shù)等上下文分析

效果：原因定位準(zhǔn)確率提升 45%

3.5 監(jiān)控體系設(shè)計

知識處理流程圖

三層監(jiān)控框架：

系統(tǒng)層：

響應(yīng)時間

并發(fā)處理能力

資源使用率

質(zhì)量層：

答案準(zhǔn)確率

知識覆蓋率

用戶滿意度

業(yè)務(wù)層：

故障處理時間

設(shè)備停機率

培訓(xùn)效率

關(guān)鍵指標(biāo)看板

系統(tǒng)性能看板：

響應(yīng)時間趨勢

資源使用率

并發(fā)訪問量

業(yè)務(wù)效果看板：

故障處理時效

知識覆蓋率

用戶滿意度

4、投資回報分析

4.1 實施成本明細

本地部署方案

服務(wù)器配置：

基礎(chǔ)配置服務(wù)器（推薦配置）：

CPU：32 核心以上

內(nèi)存：128GB

GPU：單張 RTX 4090（24GB）或 A4000（48GB）

可選配置（32b 版本）：

雙 GPU 并行或 A6000（48GB）

存儲設(shè)備（企業(yè)級 SSD）：2TB

終端設(shè)備：

車間防塵平板、工位顯示屏

預(yù)估總投入：15-25 萬元

云服務(wù)方案（可選）

云服務(wù)器租賃（按需配置）

推薦配置：

14b 版本：16 核 128G + A10/A30（24GB）

32b 版本：32 核 256G + A40/A100（40/80GB）

彈性存儲空間

CDN 加速服務(wù)

預(yù)估年費：

14b 方案：6-8 萬元/年

32b 方案：12-15 萬元/年

4.2 收益分析

直接效益

設(shè)備管理優(yōu)化

故障處理效率提升

停機時間顯著減少

預(yù)防性維護增強

生產(chǎn)效率提升

工藝參數(shù)優(yōu)化

產(chǎn)品質(zhì)量改善

生產(chǎn)節(jié)拍提升

間接效益

培訓(xùn)效率提升

新員工上手周期縮短

培訓(xùn)資源復(fù)用率提高

技術(shù)經(jīng)驗沉淀

關(guān)鍵經(jīng)驗數(shù)字化保存

技術(shù)傳承體系完善

管理效能提升

設(shè)備管理數(shù)字化

維護計劃標(biāo)準(zhǔn)化

技術(shù)支持效率提升

4.3 ROI 分析

預(yù)期收益

直接效益：

設(shè)備管理優(yōu)化

生產(chǎn)效率提升

間接效益：

培訓(xùn)效率提升

管理效能改善

投資回收

預(yù)期回收周期：6-12 個月

投資回報方式：

減少設(shè)備停機損失

提升生產(chǎn)效率

降低運營成本

5、經(jīng)驗總結(jié)與建議

5.1 項目實施要點

先易后難，從核心痛點切入

重視數(shù)據(jù)質(zhì)量和用戶反饋

持續(xù)優(yōu)化和迭代改進

5.2 注意事項

做好數(shù)據(jù)安全保護

建立長效維護機制

加強用戶培訓(xùn)引導(dǎo)

5.3 發(fā)展建議

建立數(shù)據(jù)更新機制

完善反饋優(yōu)化流程

擴展應(yīng)用場景邊界