Reducing Technician Search Burden: A Multimodal RAG for Cessna 172 Maintenance Manual
面向Cessna 172维修手册的多模态RAG降低技师检索负担
🧭 多模态RAG垂直领域知识检索
Purdue University · Clemson University
开发多模态手册检索器与MRAG流程，在维修手册上实现93.37% recall@5和87.20%答案语义相似度
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商/推荐场景可迁移：将商品文档、规格表、示意图做多模态RAG，让客服或导购Agent同时检索图文页面，而不是只依赖文本切片，提高复杂产品问答质量。
- 评估方法可直接复用：用合成查询按信息类型（程序、图示、警告/安全、规格）分层构造测试集，能更细粒度定位检索瓶颈，比单一整体指标更利于迭代。
- 工程实现参考：把检索和生成拆开分别评估 recall@5 和生成相似度，便于定位问题是出现在召回还是生成；同时记录单查询耗时和成本，作为上线前可行性门槛。
- 多模态可解释性可借鉴：用热力图可视化页面上哪些区域被检索模型关注，可用于排查错误召回、做人工审核，也便于向业务方解释模型为何推荐某张图或某个手册页。