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結合知識圖譜與機器學習，大模型可用于智能故障排查、技術問答助手、質量缺陷分析和預測性維護等。例如，將大模型接入無代碼平臺，通過圖譜與文檔的結合（GRAPH RAG），可實現更精準的文檔理解與知識檢索。比如，在注塑工藝優化場景中，系統可抽取參數、缺陷、案例等信息構建圖網絡，支持智能問答和技術決策。再舉一個供應鏈的例子。

因此，要真正賦能工業，需要結合數個核心技術：知識圖譜、機器學習和大語言模型。</p><p class="ql-align-justify">知識圖譜是非常關鍵的技術，它可以作為&nbsp;LLM&nbsp;的“外掛”模塊，實現諸如智能故障排查、技術助手、合規性查詢和供應鏈知識檢索等功能。

例如，在工廠車間等嘈雜環境對機器設備進行故障診斷或降噪處理時，在一定條件下應該盡量減小測量距離，才能獲得比較高的信噪比，更準確地定位出噪聲源的位置。這種情況下，聲源與傳聲器陣列之間的距離難以滿足遠場條件，若繼續沿用遠場平面波模型，會造成嚴重的波束性能損失，使得波束主瓣變寬，旁瓣升高，難以得到期望的波束輸出，因此有必要研究近場條件下的波束形成。