看到一個段子說，春節開工以后，中國有 5000 萬家企業老板擔心會錯過 DeepSeek。雖然感覺有點瞎玩梗，但 DeepSeek 無疑已是當下所謂大模型企業應用落地的"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做本地部署的可能性。而其中RAG 無疑又是一個主流且首當其沖的方法。

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，咨詢企業知識庫落地的問題，有些是還在內部試錯階段碰到了問題，來交流一些工程化調優細節，當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部試錯完需要進一步外部技術支持，來找我做具體的部署落地。但是個人精力和經驗都有限，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、業務背景

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

1.1 主要設備資產：

數控加工設備：20 臺（包括加工中心、數控車床、數控銑床等）

普通機床：30 臺（普通車床、銑床、鉆床等）

檢測設備：10 臺（三坐標、粗糙度儀、投影儀等）

其他輔助設備：若干（空壓機、起重設備等）

1.2 核心痛點：

設備故障處理效率低，平均每次故障處理耗時較長

工藝參數優化經驗難以傳承，產品良率提升緩慢

設備維護保養記錄分散，預防性維護不足

新員工技能培養周期長，老師傅經驗難以規模化傳播

1.3 知識庫現狀：

設備手冊（PDF 格式）：約 50 份

工藝文件（Word/Excel）：約 200 份

維修記錄（紙質/電子）：近 3 年約 1000 條

設備圖紙（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、技術人員、新員工等

日常使用頻次：設備維護、工藝參數查詢、技術培訓等

并發使用規模：日常并發 5-10 人

系統要求明確

答案準確性：故障診斷、參數查詢等場景要求高準確性

響應速度：常規查詢 3 秒內響應

知識溯源：需要顯示信息來源，便于驗證

1.5 項目實施準備

數據評估

文檔格式：PDF 設備手冊、Excel 記錄、Word 文檔等

更新頻率：工藝參數周更新、故障案例日更新

安全要求：內部工藝參數保密、分級訪問控制

資源規劃

硬件環境：服務器配置、終端設備等

網絡環境：內網部署、跨區域訪問等

人員配置：技術對接人員、數據維護人員等

2、技術方案概述

2.1 核心技術棧

大模型：DeepSeek-R1-14B（開源、性能優秀、工業場景理解深入）

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器部署

系統整體架構圖

2.2 開發流程

快速驗證階段

采用后端優化方案直接擴展 RAGFlow 功能

驗證分塊策略、嵌入模型等核心優化點

確認優化效果和性能提升

功能穩定階段

將驗證通過的功能改造為插件式架構

實現模塊化的功能擴展

提升代碼可維護性

系統擴展階段

根據需求規模考慮微服務架構

實現核心功能的獨立部署

支持系統的橫向擴展

3、調優挑戰與解決方案

3.1 分塊策略優化

知識處理流程圖

文檔處理挑戰：

PDF 設備手冊處理

實際案例：某數控加工中心故障診斷手冊

問題：手冊中"主軸振動故障"章節包含多張結構圖和故障圖，傳統分塊導致圖片與診斷步驟分離

解決：識別該章節完整布局結構，將"故障現象-原因分析-結構圖-處理方法"綁定為整體

效果：故障診斷準確率從原來的 65%提升到 85%

Excel 維修記錄處理

實際案例：車間設備維修記錄表

問題：一次維修涉及"故障代碼、現象描述、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程

問題：工序說明、加工參數、質檢要求分散在不同章節

解決：基于標題自動識別工序結構，關聯工序說明與對應參數表

效果：工藝參數查詢準確率提升至 90%以上

AB 測試方案：

測試結果：

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

參數類：A 組→B 組 小幅提升

3.2 索引優化設計

知識處理流程圖

多級索引結構：

基礎索引層：

設備編號索引：直接匹配設備信息

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：

設備描述向量：相似設備匹配

故障現象向量：類似故障檢索

解決方案向量：相關經驗推薦

混合索引策略：

精確匹配優先：設備號、故障碼等

語義匹配補充：故障描述、解決方案

關聯信息擴展：配件、工具等

3.3 查詢優化方案

• 查詢路由設計：

精確查詢通道：

設備編號直查

故障代碼匹配

標準工藝參數查詢

語義查詢通道：

故障現象描述匹配

解決方案相似推薦

經驗案例關聯

混合查詢策略：

先精確后模糊

結果交叉驗證

相關性排序

• 查詢增強機制：

專業術語處理

術語標準化映射

同義詞組擴展

車間俚語轉換

上下文增強

設備信息補充

歷史記錄關聯

操作環境考慮

• 實際應用案例

故障診斷場景：

問題：操作工反饋"機床主軸有異響"

優化前：簡單關鍵詞匹配，找不到類似案例

優化后：

設備層：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%

工藝參數查詢場景

問題：新員工查詢"45 號鋼齒輪軸粗加工參數"

優化前：需要翻閱多個文檔才能找全參數

優化后：

材料編號直接匹配關聯工藝參數表推薦類似零件的加工經驗

效果：參數查詢時間從平均 15 分鐘減少到 2 分鐘

3.4 嵌入模型選型

• 數據規模分析

知識庫數據量：

PDF 設備手冊：50 份 × 約 5MB = 250MB

工藝文件：200 份 × 約 1MB = 200MB

維修記錄：1000 條 × 約 50KB = 50MB

設備圖紙：30 套 × 約 20MB = 600MB

總計約 1.1GB 的結構化和非結構化數據

數據特點：

專業術語密集

圖文混合

多格式文檔

定期更新

評估維度：

專業術語理解能力

上下文關聯準確度

推理速度

資源占用

• 模型選型分析

可選模型對比

deepseek-1.5b：輕量但專業能力不足

deepseek-7b：基礎場景可用，但專業能力有限

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/資源占用比優秀的工業領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進行微調后效果更好）。

可選升級：deepseek-32b

更強的專業理解能力 更準確的故障診斷  需要相應提升硬件配置

模型對比：

應用案例

專業術語理解：

案例：車間常用術語識別

"砂輪片起花"→"砂輪表面磨損"

"絲杠吃刀"→"絲杠背隙過大"

效果：術語識別準確率提升 35%

上下文關聯：

案例：故障原因分析

輸入："主軸發熱"

優化前：簡單列舉可能原因

優化后：結合轉速、切削參數等上下文分析

效果：原因定位準確率提升 45%

3.5 監控體系設計

知識處理流程圖

三層監控框架：

系統層：

響應時間

并發處理能力

資源使用率

質量層：

答案準確率

知識覆蓋率

用戶滿意度

業務層：

故障處理時間

設備停機率

培訓效率

關鍵指標看板

系統性能看板：

響應時間趨勢

資源使用率

并發訪問量

業務效果看板：

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

服務器配置：

基礎配置服務器（推薦配置）：

CPU：32 核心以上

內存：128GB

GPU：單張 RTX 4090（24GB）或 A4000（48GB）

可選配置（32b 版本）：

雙 GPU 并行或 A6000（48GB）

存儲設備（企業級 SSD）：2TB

終端設備：

車間防塵平板、工位顯示屏

預估總投入：15-25 萬元

云服務方案（可選）

云服務器租賃（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

預估年費：

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

設備管理優化

故障處理效率提升

停機時間顯著減少

預防性維護增強

生產效率提升

工藝參數優化

產品質量改善

生產節拍提升

間接效益

培訓效率提升

新員工上手周期縮短

培訓資源復用率提高

技術經驗沉淀

關鍵經驗數字化保存

技術傳承體系完善

管理效能提升

設備管理數字化

維護計劃標準化

技術支持效率提升

4.3 ROI 分析

預期收益

直接效益：

設備管理優化

生產效率提升

間接效益：

培訓效率提升

管理效能改善

投資回收

預期回收周期：6-12 個月

投資回報方式：

減少設備停機損失

提升生產效率

降低運營成本

5、經驗總結與建議

5.1 項目實施要點

先易后難，從核心痛點切入

重視數據質量和用戶反饋

持續優化和迭代改進

5.2 注意事項

做好數據安全保護

建立長效維護機制

加強用戶培訓引導

5.3 發展建議

建立數據更新機制

完善反饋優化流程

擴展應用場景邊界