CMMS veya vardiya devrine retrieval-augmented asistan bağlayan tesisler, sistemin ekrandaki asset etiketine doğru prosedürü getirmesini bekler. Çoğu zaman bozulan “LLM bakımı unuttu” değildir. Vektör indeksidir: embedding modeli yükseltmesi, chunker değişimi veya eski vektörleri yeni dosya adlarına—ya da eski komşuların yanına oturmayan yeni vektörlere—bırakan yarım güncellenmiş PDF korpusu.
Tesis özelliklerinde concept drift ve champion–challenger terfisi komşu konulardır. Bu not bakım RAG’i için embedding ve indeks dürüstlüğüdür.
Kötü cevap gibi görünen başarısızlıklar
- Yeniden embed etmeden model değişimi. Yeni embedding checkpoint geometriyi değiştirir; eski vektörler ve yeni sorgular farklı uzaylarda yaşar. Top-k emin ve yanlıştır.
- Yeniden indekslemeden korpus düzenlemesi. Revize SOP PDF diski değiştirirken chunk’lar hâlâ önceki revizyon hash’ini gösterir.
- Chunking değişimi. Kütüphane yükseltmesinden sonra başlık bilinçli chunking sabit token pencerelerine döner—bölüm başlıkları artık retrieval’ı sabitlemez.
- Karışık çok dilli kılavuzlar. Tek embedding modeli KR/TR PDF’lerini zayıf servis ederken EN chunk’lar komşulara hâkim olur.
Ne dondurulur, ne yeniden indekslenir
Embedding model ID, chunker sürümü ve korpus snapshot ID’sini tek bir deployable gibi görün. Birlikte terfi ettirin. Her değişiklikten sonra indeksi yeniden oluşturun ve altın sorgu seti çalıştırın: bilinen asset ID’leri, arıza kodları ve beklenen doküman ID’leriyle LOTO prosedür başlıkları. Asistanı sahaya açmadan önce isabet oranını ölçün.
Retrieval’ın yanına ait korumalar
Her cevapta doküman ID ve revizyonu gösterin. Benzerlik eşiğin altına düşünce reddedin. Serbest metin retrieval’ın tek başına iş emri yazmasına izin vermeyin—CMMS tool call’ları hâlâ allowlist ister.
“Eskiden doğru SOP’yi bulan” bakım copilotu genellikle görgü değil, indeks geometrisini kaybetmiştir. Jeneratörü suçlamadan önce vektörleri yeniden kurun.