【Objectif】 Pour résoudre les problèmes de fragmentation des connaissances, d'incohérence sémantique et de faible efficacité de recherche dans la gestion des connaissances sur les pannes des équipements des centrales électriques, une méthode intelligente de questions-réponses combinant graphe de connaissances et génération renforcée par recherche est proposée, afin de réaliser une intégration efficace des connaissances sur les pannes, une uniformité sémantique et une interrogation précise et efficiente. 【Méthode】 Cette méthode s'appuie sur la table d'analyse des modes de défaillance et de leurs effets, exprime sémantiquement de manière structurée les connaissances du domaine des pannes via une modélisation ontologique, transforme les textes non structurés en triplets structurés conformes aux contraintes ontologiques, construit ainsi un graphe de connaissances sur les pannes pouvant effectuer un raisonnement sémantique, tout en générant en parallèle des index vectoriels pour les nœuds du graphe et les segments textuels, formant une double base de connaissance « relations factuelles + embeddings sémantiques ». En phase de questions-réponses, en combinant les résultats de la recherche relationnelle sur le graphe et de la recherche vectorielle sémantique, on obtient un contexte renforcé pour le grand modèle de langage, produisant des réponses plus scientifiques et précises. 【Résultats】 Sur 20 questions typiques couvrant plusieurs scénarios, les résultats obtenus avec un grand modèle de langage pur, l'injection de texte complet, le renforcement par recherche vectorielle et la méthode proposée ont été comparés. Les expérimentations montrent que la méthode proposée est la meilleure en termes de couverture d'information et d'adaptation sémantique, avec un score global de 91,2, surpassant les autres approches. 【Conclusion】 La méthode de questions-réponses proposée intègre efficacement le raisonnement précis des relations dans le graphe de connaissances et la capacité de généralisation sémantique de la recherche vectorielle, améliorant ainsi globalement précision, couverture et explicabilité avec une faible latence de réponse, offrant une solution efficace pour la gestion et l'application des connaissances sur les pannes des équipements des centrales électriques.

équipements de centrales électriques; questions-réponses sur les pannes; graphe de connaissances; génération renforcée par recherche; grand modèle de langage