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故障诊断：基于大模型的实现方法与开源实践（从入门到精通）

面向设备运维/工控/IT 运维/能源电力等场景，给出一套可落地的 LLM（大语言模型）+ 多模态方法论、数据集与开源工具链，并配完整的入门→进阶→精通路线与代码骨架。本文尽量“工程化”、可复现、可对比。

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0. 为什么用大模型做故障诊断？

传统方法（规则/统计/小模型）在规范数据（单一传感器、单一工况）上表现很好，但一到非结构化知识（日志、工单、维保记录、手册 PDF）、异构数据（声、振、温、图像）、少样本、以及人机协作解释时，容易遇到瓶颈。LLM 的优势在于：

• 将非结构化文本（日志/工单/手册）转为可检索与可推理的知识，并用 RAG 减少幻觉；Haystack、LangChain 都提供了成熟的 RAG 架构与教程。(Haystack Documentation,