故障知识库归档方法、系统、管理装置及云端服务器与流程

本技术涉及知识库管理，尤其涉及一种故障知识库归档方法、系统、管理装置及云端服务器。

背景技术：

1、故障知识库的自动归档机制通常以单一向量相似度阈值为判定依据。通过将待归档故障案例的故障描述文本和维修指导文本经向量编码模型转换为案例语义向量，计算该向量与知识库中各已有案例向量的相似度分值，低于预设阈值时判定为新案例并直接入库，达到或超过阈值时判定为已有案例并合并至匹配条目。新案例入库后即被赋予与已有案例完全相同的检索参与权重，无需经过任何质量验证过程。

2、上述机制存在两方面缺陷。其一，单一向量维度无法区分"表相似里不同"的故障案例。两份案例的故障描述文本在向量空间中可能高度相似，但其故障归因逻辑和维修操作步骤序列存在本质差异，仅依赖向量相似度阈值判定将导致新案例误判为已有案例或已有案例被重复归档。其二，新案例入库后无质量验证期。新归档案例的故障归因分析或维修步骤描述若存在偏差（例如维修指导文本中遗漏关键备件更换步骤或错误指定测试点参数），该偏差将随后续每一次检索命中而持续输出低质量维修建议，对知识库的检索质量构成持续污染。

3、因此，现有的故障知识库归档机制缺乏对新归档案例的置信度分级管理和观察验证过程，低质量案例在未经缓冲验证的情况下直接以同等权重参与检索匹配，是当前故障知识库管理技术领域亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种故障知识库归档方法，旨在实现对新归档故障案例的置信度分级验证，使新案例在观察验证期内以受限参与方式加入检索匹配，经过质量评估后再调整其参与权限。

2、为实现上述目的，本发明提供一种故障知识库归档方法，所述故障知识库归档方法包括：

3、采集待归档故障案例，所述待归档故障案例包含故障描述文本和维修指导文本；

4、基于所述待归档故障案例与预设故障知识库中各已有案例在向量维度和语义维度的双重比对结果，识别所述待归档故障案例是否属于已有案例；

5、响应于双重比对结果共同指向所述待归档故障案例不属于已有案例的情况，将所述待归档故障案例以第一归档状态存入所述预设故障知识库，处于所述第一归档状态的故障案例以受限参与方式加入所述预设故障知识库的案例检索匹配；

6、在预设观察期内，基于处于所述第一归档状态的故障案例被检索匹配引用的情况，调整该故障案例在所述预设故障知识库中的参与权限。

7、可选地，所述识别所述待归档故障案例是否属于已有案例，包括：

8、基于所述待归档故障案例的案例语义向量与初筛命中案例向量之间的向量距离分布特征，提取第一置信度参量；

9、基于大语言模型对所述待归档故障案例与已有案例执行语义一致性比对所输出的置信度，提取第二置信度参量；

10、对所述第一置信度参量和所述第二置信度参量执行加权融合，生成融合置信度参量；

11、将所述融合置信度参量与预设融合判定阈值进行比较，生成所述双重比对结果。

12、可选地，所述故障知识库归档方法，还包括：

13、在所述待归档故障案例与所述向量维度的比对结果所匹配的已有案例之间建立待验证关联关系；

14、将所述待归档故障案例的案例语义向量补充至所述语义维度的比对结果所匹配的已有案例的案例向量集合。

15、可选地，所述预设观察期的确定方式为：

16、以所述待归档故障案例对应目标设备的设备型号，匹配预设设备可靠性等级映射表中的设备可靠性等级，并以所述设备可靠性等级确定第一观察时长；

17、以所述待归档故障案例的故障类型，匹配预设故障频度映射表中的故障发生频度等级，并以所述故障发生频度等级确定第二观察时长；

18、以所述待归档故障案例的故障等级，匹配预设紧急程度映射表中的维修紧急程度等级，并以所述维修紧急程度等级确定第三观察时长；

19、将所述第一观察时长、所述第二观察时长和所述第三观察时长中的最大值设定为所述预设观察期。

20、可选地，所述调整该故障案例在所述预设故障知识库中的参与权限，包括：

21、在处于所述第一归档状态的故障案例每次被检索匹配引用时，记录当次匹配的匹配上下文信息，所述匹配上下文信息包括触发当次检索的故障描述文本、该故障案例与所述触发当次检索的故障描述文本之间的匹配相似度分值、以及该故障案例在当次检索的推荐案例序列中的排序位置；

22、在所述预设观察期内，基于累计的所述匹配上下文信息生成匹配质量评分值，将所述匹配质量评分值达到预设匹配质量阈值和该故障案例的累计被引用次数达到预设引用阈值作为触发条件，将该故障案例从所述第一归档状态切换至第二归档状态。

23、可选地，所述故障知识库归档方法，还包括：

24、对所述预设故障知识库中在同一检索匹配过程中被共同引用属于同一推荐案例集合的至少两个处于第二归档状态的故障案例，在其案例标识之间建立共引关联边；

25、基于所述共引关联边对应的故障案例在后续检索匹配过程中被共同引用的累计次数，更新所述共引关联边的共引强度值；

26、以所述预设故障知识库中各处于第二归档状态的故障案例的案例标识为顶点、各所述共引关联边为边，构建共引关联拓扑图。

27、可选地，所述向量维度的比对方法，具体为：

28、采用残差网络架构、视觉变换器架构和卷积式网络架构中的至少一者，对所述待归档故障案例执行向量编码；

29、所述语义维度的比对方法，具体为：

30、采用规则引擎、专家系统和贝叶斯网络中的至少一者，对所述待归档故障案例与已有案例执行语义一致性比对。

31、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种故障知识库归档系统，所述故障知识库归档系统包括：

32、采集模块，所述采集模块用于采集待归档故障案例，所述待归档故障案例包含故障描述文本和维修指导文本；

33、比对模块，所述比对模块用于基于所述待归档故障案例与预设故障知识库中各已有案例在向量维度和语义维度的双重比对结果，识别所述待归档故障案例是否属于已有案例；

34、存储模块，所述存储模块用于响应于双重比对结果共同指向所述待归档故障案例不属于已有案例的情况，将所述待归档故障案例以第一归档状态存入所述预设故障知识库，处于所述第一归档状态的故障案例以受限参与方式加入所述预设故障知识库的案例检索匹配；

35、调整模块，所述调整模块用于在预设观察期内，基于处于所述第一归档状态的故障案例被检索匹配引用的情况，调整该故障案例在所述预设故障知识库中的参与权限。

36、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种管理装置，所述管理装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的故障知识库归档程序，所述故障知识库归档程序配置为实现如上所述的故障知识库归档方法。

37、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种云端服务器，包括如上所述的管理装置。

38、本发明实施例通过采集待归档故障案例，待归档故障案例包含故障描述文本和维修指导文本，再基于待归档故障案例与预设故障知识库中各已有案例在向量维度和语义维度的双重比对结果，识别待归档故障案例是否属于已有案例，最后响应于双重比对结果共同指向待归档故障案例不属于已有案例的情况，将待归档故障案例以第一归档状态存入预设故障知识库，处于第一归档状态的故障案例以受限参与方式加入预设故障知识库的案例检索匹配，以在预设观察期内，基于处于第一归档状态的故障案例被检索匹配引用的情况，调整该故障案例在预设故障知识库中的参与权限。如此，通过向量维度与语义维度双重比对生成双重比对结果、基于双重比对结果将新案例以受限的第一归档状态分步纳入知识库，实现了新案例归档质量的置信度分级管理，使新案例在验证期内的检索异常影响受控，从而实现知识库归档质量与检索可靠性的双重保障，提高故障知识库的检索可靠性。