从 0 搭一个 RAG 系统:CNC 报价案例全流程
背景
李云的工厂每天收到 30+ 份图纸询价,传统流程:
- 老师傅看图(30 分钟)→ 估工艺 → 估材料 → 给价格
我们要把它变成:
- 图纸 + RAG → 5 分钟出初版报价
技术栈选型
| 模块 | 选型 | 理由 |
|---|---|---|
| 向量库 | Qdrant | 开源、好部署 |
| Embedding | bge-m3 | 中文场景效果好 |
| LLM | DeepSeek-V3 | 成本可控 |
| 编排 | LangChain Express | 不用 LangChain,轻量 |
| OCR | PaddleOCR | 图纸标注识别 |
知识库怎么建
把过去 3 年的 1200 单数据做成:
●JSON
12345678910{ "drawing_id": "X-2023-0142", "material": "6061 铝", "size_mm": [120, 80, 30], "tolerance": "±0.05", "process": ["铣削", "钻孔", "阳极氧化"], "qty": 50, "final_price": 4280, "notes": "客户要求 7 天交货" }
检索策略
不要一上来就语义检索。 结构化字段优先:先按材料 + 尺寸范围卡 80%,剩下的 20% 用 embedding。
上线一个月的反馈
- 老师傅报价准确率提升 18%(人不疲劳)
- 客户响应时间从 4 小时 → 30 分钟
- 实习生也能上手做初版
别神化 RAG。它就是一个带搜索的提示词。
读完之后…
1 条评论
李云
传统制造业转型数字化,CNC 老炮儿,最近在研究 RAG。
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