一、洁净域空调系统运维 RAG 的核心数据类型

1. 故障处理类数据（核心可复用经验）

• 已关闭运维工单：记录温湿度飘移、压差异常、过滤器堵塞、风机故障等具体故障的处理过程，需是已解决、有明确根因和方案的工单；

• 故障单 / 事故台账：按行业规范记录的故障详情，含发生时间、影响区域（如手术室 / 无菌实验室 / 洁净厂房）、临时处置措施、最终解决方案；

• 事故复盘：洁净域空调突发重大故障（如系统停机、洁净度不达标导致生产 / 医疗中断）的复盘报告，含根因分析、整改措施、预防方案，是最高价值的经验数据。

2. 标准化运维文档（基础操作依据）

• SOP：洁净域空调核心操作标准，如过滤器更换流程、风机启停规范、温湿度 / 压差校准步骤、系统日常巡检清单；

• 应急预案：突发状况的标准化处置方案，如停电时备用电源切换、空调罢工时空压机 / 备用风机启动、洁净区污染后的空调系统应急处理；

• 合规操作手册：匹配 GMP/ISO 14644/GB 50346 等行业规范的运维要求，如高效过滤器检漏测试（PAO 法）流程、洁净度检测操作标准。

• 部门标准动作手册：售后部门日常培训手册，标准故障处理方法手册等。

3. 配置与架构说明类数据（系统认知基础）

• 系统架构设计文档：洁净域空调的整体架构，含空气处理单元、三级过滤系统、送回风管道、温湿度控制装置、DDC/BMS 自控系统的连接关系和布局；

• 设备配置参数：各核心部件的型号、额定参数、适配要求，如高效过滤器（H13/H14/ULPA）的效率参数、变频风机的转速范围、传感器的精度标准（ISO5-6 级 ±0.5℃/±3% RH）；

• 服务依赖说明：空调系统与洁净区其他设备的联动关系，如送排风连锁、风机与余压阀的配合、空调与洁净度粒子计数器的监测联动。

4. 高价值日志与监测数据（故障溯源依据）

• 已确认根因的异常日志：如过滤器阻力超初始值 1.5 倍的报警日志、压差低于5Pa的异常记录、风机转速异常的故障日志片段；

• 关键参数监测记录：洁净度（粒子数）、温湿度、压差、风量等核心参数的异常波动数据，且需附带明确的故障根因对应关系；

• 设备老化 / 损耗日志：风机、压缩机、传感器等核心部件的性能衰减记录，如风机运行年限与风量衰减的关联数据。

5. FAQ/经验总结类数据（高频问题解答）

• 运维群沉淀的经验：如 “高效过滤器频繁堵塞的原因及解决方法”“洁净区正压维持不住的常见排查点” 等高频问题的解答；

• 行业运维经验手册：针对洁净域空调的特有问题总结，如不同洁净度等级（ISO5-8 级）的空调参数调优技巧、过渡季新风比调整经验；

• 合规验收经验：匹配 GMP/ISO 审计的空调系统运维记录整理技巧、性能再验证的操作要点。

6. 设备全生命周期管理数据（长效运维依据）

• 易损件更换记录：初 / 中 / 高效过滤器、传感器等部件的更换周期、更换方法、验收标准（如初效 2-3 个月、高效 1-3 年更换）；

• 设备维护台账：风机、压缩机、DDC 控制系统的日常保养、大修记录，含保养项目、周期、故障预判要点；

• 节能运维经验：变频风机调速、热回收装置使用、过渡季新风利用等节能操作的实操方法。

二、洁净域空调系统运维 RAG 的数据准备全流程

第一步：数据收集 —— 聚焦 “可落地、可复用”，剔除无效数据

• 核心原则：判断标准为“人能否照着该数据处理洁净域空调的实际问题”，不能则直接剔除；

• 必收集数据源：事故复盘报告、标准化 SOP、已关闭故障工单、合规操作手册、设备配置文档、高价值故障日志；

• 剔除数据源：原始实时监控全量数据（99%为噪声）、临时未整理的运维聊天记录、无明确根因的异常报警、非洁净域通用空调的运维数据；

• 特殊处理：洁净厂房/医疗/实验室的洁净域空调数据需按场景分类收集（如医疗手术室空调侧重无菌，实验室侧重精密控温），避免跨场景数据混杂。

第二步：去重&降噪 —— 针对性消除洁净域数据的特有噪声

1. 去重：处理高度相似的运维记录

• 常见相似场景：如 “【故障】洁净区压差低于5Pa”“【问题】手术室空调正压维持不住”“【异常】ISO7 级区域压差飘移”，均为压差异常类故障；

• 处理方法：用SimHash/MinHash做相似度去重，相似度＞0.9 的只保留 1 条，并整合不同表述中的关键信息（如影响区域、触发条件）。

2. 降噪：删除干扰向量检索的无意义信息

• 必删噪声字段：时间戳（仅保留1份即可）、设备唯一编码（如风机SN码、传感器ID）、无意义状态码（如 OK/正常/运行中）；

• 洁净域特有噪声：无明确意义的参数波动数值（如正常范围内的温湿度小幅变化）、合规审计的无关记录（如非运维相关的文档签字流程）、设备厂家的通用说明书（无实际运维价值）。

第三步：结构化 —— 让模型 “看懂” 洁净域空调的故障逻辑

第四步：语义补全 —— 补齐洁净域运维文档的 “行业隐含信息”

• 示例 1：原文 “更换高效过滤器”→ 补全后 “按 ISO 14644 规范，更换洁净区送风末端H13级高效过滤器，更换后采用PAO法做检漏测试，确保无侧漏，验收标准为0.3μm颗粒效率≥99.97%”；

• 示例 2：原文 “校准压差”→ 补全后 “对洁净区相对非洁净区的压差进行校准，通过余压阀 + 变频风机调整，确保压差维持5-10Pa正压，适配ISO7级洁净度要求，校准后记录数据留存审计”。

• 关键补全点：行业规范（GMP/ISO）、设备型号、操作标准、验收要求，这是洁净域空调运维的核心，缺一不可。

第五步：颗粒度切分 —— 以 “一个完整的洁净域运维动作” 为单位

• 事故复盘：按“单故障” 切分，如一份复盘报告中同时包含 “过滤器堵塞” 和 “风机故障”，拆分为 2 段独立数据；

• SOP：按 “操作步骤”*切分，如 “高效过滤器更换流程” 拆分为 “拆卸 - 安装 - 检漏 - 验收” 4 段独立数据；

• FAQ / 经验总结：按“一问一答” 切分，如 “高效过滤器频繁堵塞的原因？” 和 “如何延长高效过滤器使用寿命？” 拆分为 2 段；

• 合规操作：按 “合规要求 + 操作动作” 切分，如 “GMP 要求的洁净度检测” 拆分为 “检测频率”“检测方法”“数据留存” 3 段。

第六步：打标签 —— 让检索更精准，适配洁净域的场景化需求

• 标签设计原则：贴合运维人员的检索习惯，如运维人员常搜 “手术室空调压差异常”“实验室过滤器更换”，标签需覆盖这些关键词。

第七步：抽样验收 —— 人工验证，确保数据 “能落地、无歧义”

1. 随机抽取50 条加工后的数据，按 3 个核心问题验证：
• 人能不能看懂？（是否无专业简写、无歧义）
• 单独拿出来有没有歧义？（是否脱离上下文也能理解）
• 新人能不能照着做？（是否有明确的操作步骤、验收标准）

2. 洁净域特有验收标准：是否符合行业合规要求（如操作步骤是否匹配 GMP/ISO，数据是否可留存审计）；

3. 硬指标：如果运维工程师自己都不想用这条数据解决实际问题，直接剔除，重新加工。

三、洁净域空调系统运维 RAG 数据准备的核心原则

1. 合规性优先：洁净域空调运维强依赖 GMP/ISO/GB 等规范，所有数据需贴合行业合规要求，避免出现违规操作方法；

2. 场景化分类：医疗、实验室、洁净厂房的空调运维差异大，数据需按场景单独加工、单独入库，避免跨场景混用；

3. 参数精准化：洁净域空调对温湿度、压差、洁净度等参数要求极高，数据中所有参数需标注具体标准（如 ±0.5℃），避免模糊表述；

4. 经验可复用：所有数据最终要落地到 “解决实际问题”，拒绝空泛的理论描述，确保每一条数据都有具体的操作方法和验收标准。