摘要
提出了一种面向机械设备运维的人工智能架构——思维链范式文本基多模态智能体。首先，针对实际工程应用场景中，难以直接构建“监测数据-故障模式”高质量大规模数据集的问题，建立了“监测信号-数学特征-文本描述-故障模式”思维链式数据集构建思想，进而提出了信号-文本数据生成器驱动的信号转文本(Sig2Txt)模型。其次，制作了机械设备运维领域的高质量专业化文本数据集，并基于指令微调技术和通用大语言模型建立了智能运维专业文本大模型。最后，基于大模型智能体技术有机融合上述模型，以人类专家开展设备运维的思维模式为指引，创建了思维链范式智能运维文本基多模态智能体。测试结果表明，该智能体可实现多模态输入数据-运维决策的全流程思维链式解析和映射，在ISO三级振动分析师测试题上的准确率超过70%，达到人类专家级水平。在工程案例和公开数据组成的多模态数据集“热启动”评测中，相比于现有主流大模型，该模型展现出了更优异的性能。更重要的是，得益于所提出的低成本、高质量多模态思维链式大规模数据集的构建体系，以及“文本基”对于知识的包罗万象、高度凝练和易于解释的天然独特优势，该模型具备可观的拓展性和发展潜力。
责任编辑：赵子祎
责任校对：恽海艳
审 核：张 彤
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