汽车售后多语言智能问答系统产品系统

某汽车集团产品销往全球市场，海外经销商技师长期依赖英文手册与邮件支援，语言障碍导致维修效率低、总部技术支持团队被重复咨询淹没，夜间时差问题更加突出。立项旨在将维修手册转化为多语言智能问答系统，让全球技师用母语（含语音提问）即可获得带原厂图示、带引用来源的准确答案，降低对人工坐席的依赖并缩短故障处理时长。

系统功能模块包括：①手册知识库——42 款车型 3846 份维修手册（含扫描件）的版面解析与图文提取、语义切片并完成图文对齐 21 万余片段、向量与 ES 混合检索；②多语言问答——8 语种 ASR 语音提问、语种识别与路由、跨语言 Rerank、带引用与配图的步骤化生成、TTS 语音播报；③术语治理——12400 条 8 语种术语约束解码、译审抽检流程；④管理端——手册解析队列、评测中心、badcase 工单、译审任务；⑤系统集成——车间移动端工位扫码、DMS 工单页内嵌组件、坐席辅助侧栏。

我负责 RAG 链路与多语言能力的总体设计，主导 LLM 微调与知识库建设。技术栈为 LoRA 微调（手册 QA、工单对话、多语言指令共 3 轮）、多模态版面理解模型、术语约束解码。亮点是图文对齐机制——手册切片携带图号，生成时自动内嵌对应原厂图示，问题一次解决率达 84.6%，人工坐席咨询量较基线下降 46.8%（12600→6700 通/月），评测集回答准确率达 90.8%；难点是扫描件中表格与爆炸图的版面结构化，以及跨语种检索一致性与阿语 RTL 排版适配。