本体+知识图谱：RAG真正读懂了复杂工业技术文档

LLM 单啃工业标准会“消化不良”？

船舶、海工、能源等行业的工业标准（ASTM、API、ISO 等）往往长这样：

• 一份文档 60+ 页，层层嵌套“1-1.1-1.1.1-Table 3-Note b”；
• 一段句子包含条件-例外-数值-单位四连击：
  “若板厚 t＞25 mm 且宽度 203.2–508 mm，则允许宽度偏差 3.175 mm，除非订货另有规定……”
• 表格里一个单元格可能同时触发行条件、列条件、单位换算、脚注例外。

传统 RAG 方案直接把全文切成 512 token 的 chunk，结果：

1. 信息过载：LLM 被 60 页噪声淹没，关键条款淹没在“参见 6.1.2.3”；
2. 表格失效：行列关系被拆碎，条件-结论无法对齐；
3. 数值幻觉：单位换算、边界值被模型“自由发挥”。

Ontology-aware KG-RAG框架

三步把“钢铁直男”文档变成“图”什么都能答

作者提出Ontology-aware KG-RAG 流水线，核心是把“文档结构”与“业务规则”同时写进图里。

三大阶段示意——先搭骨架，再填血肉，最后瘦身。

阶段	关键动作	输出
① 分层本体建模	把章节号-段落-表格-脚注映射成 Section → Subsection → Table → Footnote 树	文档骨架图
② 原子命题建模	用 LLM 把“如果 A 且 B 或 C，则 D”递归拆成原子命题→ 三元组	条件-结论三元组
③ 图谱精炼	同义词聚类 + 剪枝去重，把 50 k 冗余三元组压成 5 k 高质量边	可推理 KG

关键技术细节

1. 表格→命题：把每个单元格视为一个“case”节点，行/列标题变 has_condition_AND/OR，单元格值变 has_consequence。
2. 数值归一化：所有英制单位自动转 SI，防止“25 mm”与“1 in”被当成两个实体。
3. 同义词字典：用 Sentence-BERT + HDBSCAN 聚类，把“tensile strength/抗拉强度/TS”映射到同一节点。
4. 两阶段检索：

• Ontology-Level：先定位最相关“章节”节点，再展开 1-2 跳；
• Global-Level：全图语义向量检索，兜底跨章节多跳证据。

结论｜实验结果一句话：表格任务 F1 直接翻倍

Ontology-aware KG-RAG 总体获得最优，对比模型：DeepSeek-v3.1 、gemini-2.0-flash、Dense+gemini-2.0、BM25+Qwen1.5-14B

作者在 3 份 ASTM/API 标准（共 95 页）上构建 IndusSpec-QA 基准，含 1 548 道人工校验题（表格/规则/多跳 + 有毒条款检测）。

模型	平均 F1	表格提升
最强文本 RAG	0.277	—
传统 KG-RAG	0.304	+9.7 %
Ontology-aware KG-RAG	0.454	+93.7 %

图4：表格题型收益最大，因为“条件-结论”被显式写成三元组，LLM 不再靠猜。

图4 按题型拆解

更多亮点

• 有毒条款检测 Recall 从 0.88→0.91，工程审图少漏一条致命条款就可能省百万美元。
• 长文档鲁棒：63 页的 A6/A6M 上依旧稳定，验证“结构先验”比“暴力 chunk”更抗长度。
• 模块消融：单用本体 > 单用 KG，说明“把章节号变成图节点”本身就是最强信号。

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