异常查询小助手产品系统Vibe Coding

面向工业生产运维全场景打造的 AI 异常查询小助手，深度融合 RCA 根因分析方法论与 RAG 知识库检索能力，可快速响应各类异常问题查询，精准定位故障根因，为工业设备运维、生产异常处置提供高效智能的决策支撑。

这款扎根工业业务场景的 AI 异常查询小助手，将 RCA 异常分析逻辑与 RAG 知识库能力深度结合，核心优势在于充分适配用户的模糊查询习惯。无需严格按照规范输入异常标识，只需大致描述异常表现、涉及工段或设备等模糊信息，系统即可自动匹配定位到指定的异常项目，同步输出多维度查询结果：包括异常发生的直接原因、对应的负责岗位与责任人、基于 RCA 方法拆解的根本原因，同时支持深入查看异常完整详情，覆盖异常全生命周期的过程数据、同类异常历史案例、标准处置流程与整改方案等内容，全方位满足工业异常查询的各类需求。

基于 HTML 前端与 SpringBoot+LangChain4j 后端技术栈构建的工业 RCA 异常查询 AI 助手，以 RCA 根因分析方法论为业务逻辑内核，以沉淀了全量异常案例、设备台账、责任体系与处置规范的 RAG 知识库为数据底座，形成完整的智能化异常查询技术体系。前端采用纯 HTML 构建轻量化交互界面，支持用户以自然语言输入模糊异常描述，提供直观的查询入口与结构化结果展示区域，可清晰呈现异常项目匹配结果、成因分析、责任主体、根因推导结论及详情数据等多维度信息。后端基于 SpringBoot 搭建稳定高可用的服务基座，深度集成 LangChain4j 框架实现大语言模型能力编排与 RAG 检索全链路管控；通过语义理解模块精准解析用户模糊查询意图，自动匹配定位对应异常项目，联动知识库检索异常的直接触发原因、归口责任人与岗位信息，再基于内置的 RCA 分析逻辑逐层推导深层根本原因，同时支持全量异常详情的关联查询，覆盖异常发生轨迹、历史处置记录、整改方案及验证效果等完整生命周期数据，为工业异常排查与治理提供端到端的技术支撑。