能源运营中遗留企业资产管理的人工智能辅助知识获取：实用的检索系统

能源公用事业公司仍然在长期存在的企业资产管理平台上运行工程工作管理、工程采购和库存流程。更换这些平台通常成本高昂且会破坏运营，因此需要实际的改进层。本文提出了一种检索助手，可改善三种操作模式的日常知识访问：供应商文档问答、操作数据存储 (ODS) 模式问答以及用户界面使用和操作方法问答。运行时方法结合了意图理解、查询重写、混合语义和向量检索、词元限制下的上下文工程、基于检索证据的答案生成以及面板标识符和引用文档的确定性超链接转换。数据准备管道通过添加表和字段描述、规范化跨源的首字母缩略词以及在有用时对代表性行级上下文建立索引来强调语义丰富作为主要质量杠杆。经过测量的试点显示出检索质量和用户结果的持续增长。 5 级精度从 0.56 提高到 0.72，平均倒数排名从 0.43 提高到 0.58，5 级标准化贴现累积增益 (nDCG) 从 0.51 提高到 0.66。任务完成时间中位数从 14.2 分钟下降到 8.3 分钟，而实用性和信心在五分制上均增加到 4.0。结果基于小样本，并作为试点结果报告，但它们表明意图理解和语义丰富可以在遗留环境中提供有意义的操作价值，同时也为未来的分析和自动化工具建立可重用的基础。