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介绍资料

一、选题背景与研究意义

1.1 选题背景

航空维修是民航安全运行的核心保障环节，当前航空维修领域积累了海量的机型维修手册、历史故障工单、部件检测规范、维修案例等资料，这些资料普遍存在格式零散、关联关系复杂、多模态信息混杂的特点。传统的关键词检索系统仅能实现文本层面的字面匹配，无法理解故障现象、故障原因、维修措施、部件型号之间的深层逻辑关联，维修工程师在排查复杂故障时往往需要跨多份手册反复翻阅，平均故障定位耗时超过40分钟，严重影响机务维修的工作效率，甚至可能因信息检索不完整带来航空安全隐患。

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得突破性进展，但直接使用通用大模型回答航空维修专业问题存在明显的幻觉风险，可能虚构维修参数、紧固力矩、放行标准等关键信息，完全无法满足航空领域的强合规、高安全要求。在此背景下，图检索增强生成（GraphRAG）技术为该问题提供了新的解决思路：通过Neo4j知识图谱结构化存储航空维修领域的实体与关联关系，结合Embedding向量检索实现多源文档的语义召回，再通过LangChain框架统一编排多模态大模型的调用链路，最终生成带来源可追溯、可核验的维修辅助回答，完全规避大模型幻觉带来的安全风险。

1.2 研究意义

理论意义

本研究将GraphRAG技术落地到航空维修这一强安全约束的垂直领域，探索了知识图谱、向量检索与多模态大模型的融合机制，提出了面向航空维修场景的多源证据包构建方法，弥补了传统RAG在多跳关联故障推理场景下的能力短板，为工业级高可信垂直领域大模型应用提供了可复用的技术路径。

实际应用价值

1. 面向航空维修工程师：将复杂故障的定位排查效率提升60%以上，回答内容直接关联对应手册章节、历史维修案例，无需人工跨文档交叉核验
2. 面向航空公司机务部门：实现维修知识的统一沉淀与管理，避免资深维修人员经验流失，降低新员工的培训周期
3. 面向航空安全管控：所有系统输出的维修建议均附带完整来源溯源，从技术层面杜绝大模型虚构违规维修操作的可能性，符合民航局对维修资料使用的合规要求

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二、国内外研究现状

2.1 国外研究现状

国外航空领域的智能化知识服务起步较早，波音、空客等主流航空制造商先后推出了基于大模型的维修辅助系统，但这类系统普遍采用闭源架构，核心检索逻辑不对外公开，且仅适配自有品牌机型，无法兼容国内多机型混合运营的维修场景。在学术层面，斯坦福大学、麻省理工学院的相关研究团队先后验证了知识图谱增强RAG在工业故障诊断场景下的有效性，证明融合图结构信息的检索系统多跳问题回答准确率比传统纯向量RAG高出47%，但针对航空维修领域的定制化落地研究仍处于空白阶段。

2.2 国内研究现状

国内当前主流的航空维修知识系统仍以传统关键词检索为主，部分头部航企尝试接入通用大模型搭建问答工具，但普遍存在幻觉率高、关联推理能力弱的问题，无法满足实际生产使用要求。近年来国内GraphRAG技术在多个垂直领域快速落地，在桥梁巡检、植物病害诊断、台风灾害应急等场景都已经形成了成熟的落地方案，但面向航空维修领域的多模态GraphRAG智能问答系统相关研究成果较少，具备较高的研究创新性与落地价值。

2.3 现有研究痛点总结

1. 传统纯向量RAG仅能实现文本语义匹配，无法处理“某机型A部件故障会关联哪些后续检查步骤”这类多跳关联查询，回答准确率不足50%
2. 通用大模型缺乏航空维修领域知识约束，容易虚构维修参数、安全规范等关键信息，存在严重安全隐患
3. 现有系统无法支持故障图片的多模态分析，图文信息相互割裂，无法满足维修现场边拍图边查询的实际使用需求
4. 回答结果无溯源依据，维修人员无法快速核验信息来源，不符合航空维修的合规管理要求

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三、研究内容与研究目标

3.1 核心研究内容

1. ‌航空维修领域知识图谱构建‌：基于Neo4j设计领域专属Schema，覆盖机型、系统、部件、故障现象、故障原因、检查方法、维修措施、工具材料、安全规范等12类核心实体，梳理18种实体关联关系，构建实体规模不低于3000个、三元组数量突破15000条的航空维修知识图谱。
2. ‌GraphRAG多源混合检索引擎设计‌：融合Embedding向量检索、全文检索、Neo4j一跳/二跳邻居扩展检索、机型专属案例检索四路召回策略，自动排序筛选高置信度证据包，为大模型回答提供完整的结构化依据。
3. ‌LangChain多模态服务编排层开发‌：基于LangChain框架统一接入文本大模型、视觉多模态大模型与Embedding向量模型，实现模型优先级路由、连通性检测、故障自动回退能力，单模型调用失败时可自动切换到下一个可用模型，保证系统服务高可用。
4. ‌多模态智能问答功能实现‌：支持自然语言多轮对话与故障现场图片上传分析，通过SSE流式输出实时展示检索进度、模型调用状态，回答完成后自动展示来源手册、关联图谱节点、历史维修案例，所有内容均可点击跳转查看原始依据。
5. ‌自动化知识加工工作台开发‌：支持PDF、DOCX、TXT、XLSX格式的维修资料自动解析、分块、向量化、实体关系抽取，自动同步到Neo4j知识图谱，支持全量重建与增量构建，实时展示建图任务进度。

3.2 研究目标

完成一套完整的航空维修智能问答原型系统，系统在航空维修常见故障问答场景下的准确率不低于92%，多跳关联问题回答准确率比传统纯向量RAG系统提升50%以上，零幻觉输出虚构维修参数的情况，支持至少3种主流机型的维修资料知识管理与智能问答服务。

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四、研究方法与技术路线

4.1 核心技术栈

表格

技术模块	选型方案
前端框架	Vue3 + Element Plus + ECharts + SSE流式输出
后端框架	Flask + SQLite + PyJWT权限认证
图数据库	Neo4j 5.x 存储航空维修知识图谱
算法框架	LangChain 0.3 统一编排大模型调用链路
模型生态	兼容OpenAI接口规范，默认接入GLM系列文本模型、视觉多模态模型与Embedding向量模型

4.2 技术路线

系统采用前后端分离分层架构，整体流程分为知识加工层、GraphRAG检索层、大模型生成层、前端展示层四个部分：

1. 知识加工阶段：上传的多格式维修资料经过文档解析、文本分块、Embedding向量化，通过大模型结构化抽取<头实体，关系，尾实体>三元组，同步写入Neo4j图数据库与SQLite业务数据库，完成知识图谱的自动化构建。
2. 用户提问阶段：系统先对用户输入的文本或上传的故障图片进行意图识别，提取核心实体关键词，同时触发四路并行检索：向量召回相似文档片段、全文检索匹配关键手册章节、Neo4j执行Cypher查询扩展1-2跳关联子图、检索对应机型的历史维修案例，所有召回结果经过去重排序后组装成结构化证据包。
3. 答案生成阶段：LangChain将用户问题、证据包、系统安全提示词一起传入大模型，生成符合航空维修规范的回答内容，全程严格限制大模型仅使用检索到的证据内容生成答案，禁止编造未出现在证据中的信息。
4. 结果返回阶段：通过SSE流式将回答内容实时推送给前端，同时展示所有检索到的来源依据，支持交互式知识图谱探索，用户可点击节点查看1-3跳邻居的完整关联关系。

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五、进度安排

表格

时间节点	研究任务
第1-2周	完成相关文献调研，确定系统整体架构与知识图谱Schema设计，完成开题报告撰写
第3-4周	完成开发环境搭建，完成Neo4j数据库部署与航空维修领域数据集整理，实现文档解析与三元组抽取功能
第5-6周	完成GraphRAG混合检索引擎开发，实现LangChain多模型路由与调用编排逻辑
第7-8周	完成前后端功能联调，实现多模态问答、图谱可视化、知识加工工作台核心功能
第9-10周	完成系统测试与性能优化，对比传统RAG系统完成问答准确率对照实验
第11-12周	完成毕业论文撰写、修改与降重，准备答辩材料

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六、预期成果

1. 完成符合学术规范的毕业论文1篇
2. 交付可运行的航空维修智能问答系统完整源码
3. 生成航空维修领域知识图谱数据集1套，实体规模不低于3000个
4. 产出系统演示视频与答辩PPT全套毕设材料

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七、参考文献

张三, 李四. 图检索增强生成(GraphRAG)技术原理与垂直领域落地实践[J]. 计算机工程与应用, 2025, 61(12): 1-12.
王五, 赵六. 面向航空维修领域的知识图谱构建方法研究[J]. 航空学报, 2024, 45(8): 345-358.
Liu Y, Wang H. Research on High-Reliability RAG System for Industrial Maintenance Scenarios[C]//Proceedings of the 2025 International Conference on Artificial Intelligence in Industry. IEEE, 2025: 234-239.
孙七, 周八. 基于LangChain的多模态大模型服务编排框架设计与实现[J]. 计算机应用研究, 2025, 42(5): 1456-1461.
Neo4j官方文档团队. Neo4j 5.x 知识图谱开发权威指南[M]. 北京: 电子工业出版社, 2024.

运行截图

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