车间老师傅退休前 3 个月，我们把他脑子里 30 年的判断变成了全员可问的知识库。
STORY
项目最难的不是技术，是"老张到底愿不愿意把他知道的东西讲出来"。第一周他说："这些东西怎么写得清楚，要靠看、靠摸"。
我们没硬上 RAG，先派了一个有制造背景的咨询顾问陪老张 4 周，用 LLM 做引导式访谈：每天 2 小时录音 + 当晚整理成卡片 + 第二天让老张确认。第 6 周时，他主动说"还有些没讲"。
入库不是把 PDF 一股脑切片喂模型——CAD 附件需要专门的图文 OCR，质量工单需要按"工序-异常-处置"重新结构化，工艺手册需要按零件号建立交叉索引。这些工程化细节决定了 RAG 是真好用还是假好用。
上线第 3 个月发生了一个验证时刻：新来的工程师在车间用飞书问了一个工艺参数选择问题，得到答案后做出的决定和老张完全一致。老张当时就站旁边，笑了。
挑战 · CHALLENGE
15 年工艺文档散落 8 个系统（OA/PLM/邮箱/网盘/微信群/纸质档案/SAP/老师傅本子），3 位核心工艺师傅平均年龄 58 岁，新员工上手周期 6 个月，最近一次质量事故的根因来自一个"只有老张知道"的工艺细节。
方案 · SOLUTION
RAG 工艺知识中枢 + 飞书集成。第 1 步是"找数据"：8 个系统中 6 个有 API，2 个需要爬虫；第 2 步是"问老师傅"：用 LLM 引导式访谈把口口相传的判断结构化；第 3 步是 1.2 万份 PDF/CAD/扫描件入库 + 工艺问答 Agent。
KEY DECISIONS
120 小时结构化访谈把"只有老师傅知道"的判断变成可检索内容。
不只按文档切片，按业务实体建立交叉索引，问答准确率 +40%。
通用 OCR 漏掉一半工程图注释，自训练专用模型补齐。
“最贵的不是软件钱，是老师傅退休前那 120 小时——以前根本没人把它当资产，现在它是我们最有价值的数字财产。”
— 陈总，某 Tier 1 厂长
LESSONS FOR YOU
把别人踩的坑变成你的快捷键。
制造业 RAG 第一难是"非结构化数据怎么结构化"，技术只是后半段。
老师傅的经验是资产，但需要专门的方法论挖出来，不是录像就行。
飞书/钉钉是入口，但知识中枢的核心是"按业务实体"索引而非"按文件"。