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自由贸易试验区临港新片区云汉路2故障整理:通过提示词工程微调,运用DeepSeek模型对历史工单中的报根据历史工单信息和智能故障库建立知识图谱,通过整理和关实体关系生成与权重设定:根据历史数据为各实体节b)关联可靠性:根据维修成功率及备件使用率,对频繁c)节点特性权重:根据不同电视机型的常a)电视机型与标准故障的关系权重:反映某一电视机型常见的c)维修大类与备件的关系权重:优先推荐获取新工单信息,所述新工单信息至少包括电视机型和故障描述的故障信息与智能故障库进行故障匹配,基于知识图谱根据匹配的故障进行维修方案推在知识图谱中依据匹配的标准故障节点的关系权重,查询与其关联的维修大类和备3标准故障与维修大类关系的权重:通过维修成功率和维修频率,7.根据权利要求1至6中任意一项所述的电视智工单获取模块,用于获取历史工单信息和新工智能推荐模块,用于根据新工单信息中的故障信息与智4[0005]鉴于目前存在的无法有效地利用历史工单数据来预测和推荐维修方案的技术问56[0046]智能推荐模块,用于根据新工单信息中的故障信息与智789[0081]根据构建的智能故障库和历史工单信息,建立包含权重[0090]所述构建一个结构化的知识图谱,该图谱通过整理并关联历史工单中的电视机[0092]采用预训练的BGE模型将整理后的工单故障以及智能故障库中的标准故障进行向[0108](1)新工单故障向量化处理:通过BGE模型对新工单中的故障描述进行向量化处[0109](2)标准故障匹配:计算新工单故障向量与智能故障库中各标准故障向量之间的[0111]所述获取新工单信息,根据新工单信息中的故障信息与智能故障库进行故障匹单信息中的工单故障;采用预训练的BGE模型将获取的工单故障以及智能故障库中的标准[0116]为了进一步提升故障处理的效率和准确性,我们构建了一个结构化的知识图我们利用余弦相似度计算方法,在智能故障库中查询与新工单报修故障最相似的标准故[0123]智能故障库模块的设计初衷是为了利用历史工单信息,通过分析和整理这些数[0126]智能推荐模块,用于根据新工单信息中的故障信息与智
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