在能源行业，许多公用事业公司仍然依赖于长期运行的企业资产管理平台进行工程工作管理、工程采购和库存流程。由于替换这些平台往往成本高昂且会干扰操作，因此需要实用的改进层。本文提出了一种检索助手，旨在改善日常知识获取，涵盖三种操作模式：供应商文档问答、操作数据存储（ODS）模式问答以及用户界面使用与操作问答。
运行方法结合了意图理解、查询重写、混合语义与向量检索、在令牌限制下进行的上下文工程、基于上下文的答案生成，以及用于面板标识符和引用文档的确定性超链接转换。数据准备管道强调语义增强作为主要质量杠杆，通过添加表格和字段描述、标准化源中的缩略语，并在有用时索引代表性行级上下文。
经过测量的试点显示，检索质量和用户结果的一致提升。五个结果的精确度从 0.56 提升至 0.72，平均倒数排名从 0.43 提升至 0.58，五个的归一化折扣累积增益（nDCG）从 0.51 提升至 0.66。中位任务完成时间从 14.2 分钟降低至 8.3 分钟，而有用性和信心评分均提升至 4.0（满分5分）。虽然结果基于小样本并作为试点发现报告，但它们表明意图理解和语义增强能够在遗留环境中提供有意义的操作价值，同时为未来的分析和自动化工具奠定可重用的基础。
博主点评： 本文展示了如何通过智能检索系统在老旧的资产管理平台上实现知识获取的优化，强调了意图理解和语义增强的重要性。尽管样本较小，但结果表明该方法在实际操作中具有显著的潜力，值得在更大范围内进行推广和验证。