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作者：田佳瑞;王建国;侯麒麟;冀慧君;田慧芳;
单位：北方自动控制技术研究所;
摘要：传统数据库和知识图谱驱动的火炮故障诊断系统在多跳推理和数据完整性方面存在不足，使用检索增强生成与大语言模型构建某型火炮故障诊断问答系统，可以提升复杂故障推理能力以及诊断的准确性。通过QLoRA方法对Qwen2.5:7B模型进行微调，根据某型火炮装备故障相关数据检索增强生成，结合提示词工程，构建一个交互性强的火炮智能问答系统。实验结果表明，与传统系统相比，引入大语言模型以及增强检索生成技术后能实现故障的高效检索，提升交互性的同时能够快速辅助人员进行火炮故障诊断。
关键词：大语言模型;;检索增强生成;;QLoRA;;问答系统;;故障诊断;;火炮
