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一、为什么要做“文档语义化”？
在 PLM中，我们存了大量：
设计说明书（Design Spec）
工艺文档 / 作业指导书
变更说明（ECR / ECO）
问题分析报告（8D / RCA）
IT 运维文档 / 配置说明
但这些文档在系统中的真实状态是：
系统只“认识文件”，不理解内容
检索只能靠标题、属性、关键字
新人找不到，老人懒得找
问题反复出现，却无法复用历史经验
👉 这不是 PLM的问题，而是传统 PLM 对“文档内容”的理解能力有限。
AI 能解决什么？
AI 并不是简单做全文搜索，而是：
理解文档“在讲什么”
理解不同文档之间的“语义关系”
用自然语言回答工程问题
而这一切的第一步，就是：
文档语义化（Document Semanticization）
二、什么是“文档语义化”？
一句话定义：
把“人能读懂的文档”，转化为“AI 能理解、可计算的语义向量”。
从三个层次理解
一个直观例子
你问系统：
“ECO 生效后，BOM 不一致一般怎么处理？”
传统方式：
你要自己想关键词
打开一堆文档逐个看
语义化之后：
历史 ECO 说明
BOM 调整规范
相关问题处理案例
AI 自动定位到：
直接给你总结答案
⚠️ 注意：
这一步还不是大模型推理，而是“让文档可被 AI 理解”。
三、整体技术架构（先看全景）
用一句话概括本篇的方案：
PLM负责“权威数据源”，AI 知识库负责“语义理解与问答”。
架构链路
你会发现：
Teamcenter 不需要改核心代码，老版本的Teamcenter也可以支持
AI 系统不直接“侵入”PLM
两边解耦，但通过“文档”形成数据主线
四、怎么做（Step by Step，以Teamcenter为例）
下面进入真正“能落地”的部分。
Step 1：通过 Teamcenter Handler 导出文档
为什么用 Handler？
原因很现实：
文档导出需要权限控制
要与流程（Workflow）绑定
需要自动化、无人值守
典型触发场景：
文档发布（Release）
流程完成（EPM 完成节点）
状态从 Working → Released
技术方式
使用 EPM-invoke-system-action
调用 bat / shell / perl 脚本
通过 ITK：
下载 Dataset 文件
按规则重命名
输出到指定目录
导出目录示例：
C:/EasyKB/
├─ Files/
👉 到这一步为止，Teamcenter 的职责已经完成。
Step 2：EasyKB 启用“监控文件夹模式”
这是整个方案里最关键、也是最优雅的一步。
为什么不用 API 对接？
很多人第一反应是：
“是不是要 Teamcenter 直接调 AI API？”
但在企业里，更推荐：
文件即接口（File as Interface）
解耦、稳定、可审计
EasyKB 的监控模式做了什么？
实时/定时扫描指定目录
自动识别文件类型：
PDF / DOCX / TXT / MD
文档拆分（Chunking）
自动生成向量（Embedding）
写入向量库 + 元数据索引
你不需要：
写一行 AI 代码
理解向量数学
自己维护索引
元数据示例
{
“source”: “Teamcenter”,
“doc_type”: “ECO”,
“object_id”: “ECO000123”,
“revision”: “A”,
“release_date”: “2025-01-10”
}
这些信息，后续会极大提升检索精度。
Step 3：自动向量化并入库
这一阶段完全由 EasyKB 完成：
文档内容 → 向量
向量 + 元数据 → 知识条目
支持：
相似度检索
Top-K 召回
跨文档语义匹配
你可以把它理解为：
为工程文档建立了一套“AI 可计算的大脑索引”。
Step 4：通过浏览器访问 AI 知识库
最终用户侧，体验非常简单。
使用方式
浏览器打开 EasyKB Web
用自然语言提问，例如：
“ECO 生效后 BOM 不一致怎么办？”
“有哪些流程节点会触发文档导出？”
“历史上类似的工艺变更怎么处理的？”
背后发生了什么？
语义检索相关文档片段
LLM 基于检索内容生成答案
可回溯原始 Teamcenter 文档
👉 这一步，工程知识终于“活”了。
六、本篇你应该带走的 3 个关键认知
1️⃣ 文档语义化不是“智能搜索”，而是 AI 能力的地基
2️⃣ Teamcenter 不需要 AI 化，只需要“数据可被 AI 使用”
3️⃣ 文件夹监控模式，是企业级落地 AI 的最优解
咨询合作请关注公众号回复“二维码”添加管理员微信。
七、下一篇预告
《PLM AI 实战指南（2）》将重点解决一个更难的问题：
术语归一化 —— 为什么 AI 总是“听不懂”工程语言？
同一个东西：
零件 / 物料 / Part / Item
同一个动作：
发布 / 生效 / 冻结 / Release
👉 不解决术语问题，AI 永远只能“像新人”。
如果你正在做：
Teamcenter 二次开发
PLM + AI 落地
企业知识库 / 智能问答
这套方法，不是概念，而是已经能跑起来的工程方案。