本发明涉及设备故障诊断与维修领域，更具体地说是一种基于提示词优化的设备故障自然语言问答方法及系统。
背景技术：
1、工业设备在运行过程中难免会出现各种故障，及时准确地诊断故障原因并给出有效的维修指导对于保障设备稳定运行、降低维护成本至关重要。传统的故障诊断和维修方式大多依赖人工操作，不仅效率低下，而且容易出现判断失误，难以满足现代工业生产对设备运维的高效性和精准性要求。
2、为提高故障诊断与维修的智能化水平，近年来出现了一些基于自然语言处理和知识库技术的尝试。用户可以用自然语言描述遇到的故障问题，系统据此检索知识库并给出解决方案。然而，现有技术在以下几个方面存在明显不足:
3、1)构建的知识库通常为静态的，难以及时更新和扩展，适用范围有限；
4、2)缺乏有效的语义理解能力，无法准确识别问题的核心内容，知识检索的针对性和准确性不高；
5、3)仅支持单一模态(如文本)，无法充分利用多源异构数据(如图像、视频等)，理解和指导能力受到限制；
6、4)需大量人工标注数据作为知识库的知识源，知识扩展成本高昂。
7、针对现有技术的上述缺陷，本发明提出了一种创新的基于提示词优化的设备故障自然语言问答方法，旨在实现高度智能化的故障诊断与指导。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于提示词优化的设备故障自然语言问答方法及系统，旨在克服现有技术中存在的缺陷，实现智能化的故障诊断与指导。
2、一方面，提供了提供了一种基于提示词优化的设备故障自然语言问答方法，包括以下步骤:
3、s1，获取用户输入的自然语言描述的设备故障问题。
4、s2，对所述设备故障问题进行自然语言理解和语义表示，识别出所述故障问题的核心词语和维度。
5、s3，基于所述核心词语和维度，生成针对所述故障问题的最优查询提示词。
6、s4，将所述最优查询提示词与预先构建的设备故障知识库相结合，构造结构化或语义查询，从所述设备故障知识库准确检索出与所述故障问题相关的知识。
7、s5，基于从所述设备故障知识库检索到的相关知识，生成对应的自然语言答复并向用户呈现，所述自然语言答复包括对所述故障问题的解释、分析和维修指导。
8、s6，获取用户对于所呈现的自然语言答复的反馈信息。
9、s7，基于所述反馈信息，优化所述最优查询提示词的生成策略和更新所述设备故障知识库，形成闭环学习过程。
10、进一步的，s2中对设备故障问题进行自然语言理解和语义表示的步骤包括:利用命名实体识别和依存语义分析技术，对设备故障问题进行分析，识别出设备故障问题中的设备部件词语、故障现象词语和可能原因词语。
11、进一步的，s3中生成最优查询提示词的步骤包括:利用基于注意力机制的序列到序列模型，对设备故障问题进行编码，生成最优查询提示词，该序列到序列模型是在大量标注语料上训练得到的。
12、进一步的，本发明方法中的设备故障知识库是通过以下步骤构建的:自动采集设备手册、维修记录、论坛等渠道的结构化数据和非结构化数据；对采集的数据进行清洗、格式统一、分类和标注等预处理；基于知识图谱技术，将预处理后的数据构建成表示设备故障原理和维修步骤的知识库。
13、进一步的，s5中生成自然语言答复的步骤包括:将从设备故障知识库检索到的相关知识输入经训练的知识蒸馏模型中，该知识蒸馏模型生成对应的自然语言答复；所述自然语言答复以文本形式呈现，或者融合图像、视频等其他模态形式呈现。
14、进一步的，s6和s7中获取反馈信息并优化的步骤包括:获取用户对所呈现自然语言答复的反馈，该反馈包括对答复的满意度评分和补充说明；将满意度评分和补充说明输入基于强化学习的模型中，该模型输出对最优查询提示词生成策略的调整，并对设备故障知识库进行更新。
15、进一步的，本发明方法还包括:基于主动学习策略，自动识别需要人工标注的关键语料样本；利用知识蒸馏网络，从少量人工标注的高质量数据中学习和扩展知识；将从知识扩展网络学习到的新知识添加至设备故障知识库中。
16、进一步的，本发明方法还包括:对设备故障问题的文本形式以及相关的图像和视频数据进行跨模态融合，生成多模态融合的特征表示；基于多模态融合特征表示，综合语义和视觉线索，对故障问题进行全面理解分析。
17、进一步的，设备故障知识库中包括以下数据:设备参数数据、设备故障代码数据、文本形式的故障原理和维修说明数据、图像或视频形式的故障展示和维修指导数据。
18、另一方面，还提供了一种基于计算机实现上述方法的系统，包括:
19、数据采集模块，用于自动采集设备相关数据；
20、知识库构建模块，用于基于所采集数据构建设备故障知识库；
21、语义理解模块，用于对用户输入的自然语言故障问题进行自然语言理解和语义表示；
22、提示词优化模块，用于生成针对所述故障问题的最优查询提示词；
23、知识检索模块，用于根据所述最优查询提示词从所述知识库检索相关知识；
24、答复生成模块，用于基于所检索的相关知识生成自然语言答复；
25、反馈优化模块，用于根据用户反馈优化提示词生成策略和更新知识库。
26、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
27、1.提高了故障诊断与维修的智能化水平
28、本发明方法通过提示词优化机制、跨模态融合理解等创新技术，能够更精准地检索知识库、更全面地理解故障问题，进而生成高质量的自然语言答复，为用户提供准确的故障诊断结果和维修指导，大大提升了故障处理的智能化水平。
29、2.实现了故障知识的闭环学习和自我迭代
30、本发明设计了基于强化学习的反馈优化机制，能够根据用户反馈持续优化提示词生成策略和更新知识库内容，形成自我迭代的闭环学习过程，不断强化系统的故障知识和问答能力。
31、3.降低了知识库构建和扩展的成本
32、本发明引入了智能标注与知识扩展模块，利用主动学习和知识蒸馏等技术，可以从少量人工标注样本中高效扩展出大量新知识，降低了知识库构建和扩充的人力和时间成本。
33、4.支持多源异构数据的融合利用
34、本发明知识库中融合了结构化数据、非结构化文本数据、图像视频等多种异构数据，并通过跨模态融合与理解模块综合利用这些数据，使故障诊断和指导更准确全面。
35、5.提高了设备运维效率，降低了运营成本
36、本发明可以自动高效地完成故障诊断和维修指导工作，大幅提高了设备运维效率，同时减少了人工诊断和维修的成本支出，降低了企业的运营成本。
37、总之，本发明一种基于提示词优化的设备故障自然语言问答方法及系统不仅在理论上具有创新性，而且在应用上具有重要的经济价值和社会意义，可以极大地促进工业生产的智能化升级，值得被广泛推广应用。
1.一种基于提示词优化的设备故障自然语言问答方法，其特征在于，包括:
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对设备故障问题进行自然语言理解和语义表示的步骤包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成针对故障问题的最优查询提示词的步骤包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备故障知识库是通过以下步骤构建的:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成自然语言答复的步骤包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取反馈信息并优化的步骤包括:
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括:
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括:
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备故障知识库中包括以下数据:
10.一种基于计算机实现权利要求1-9任一项所述方法的系统，包括:
