一种基于检索增强生成框架（结合大型语言模型）的路面维护决策方法

《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：A pavement maintenance decision-making method based on a retrieval-augmented generation framework with large language models

道路维护智能决策方法研究：基于检索增强生成框架整合文本与性能指标信息，提出RAG-1和RAG-2两种实现方案。实验表明，融合历史维护文本信息后，决策准确率提升6.2%-7.4%，且完全拒绝异常输入，实现100%合理决策。方法采用语义检索与特征优化词法检索结合，通过自然语言大模型生成可追溯的维护方案，无需参数调优即可跨场景迁移。建议优先采用RAG-2方案，设置混合排序参数K=5，以平衡决策准确性与可解释性。

　　
智能道路维护决策方法研究进展与工程应用价值分析

道路基础设施作为支撑现代社会运转的核心公共设施，其全生命周期维护决策的科学性直接影响区域经济运行效率与公共安全水平。随着交通负荷持续增加和复杂环境因素的叠加，道路病害如裂缝、车辙等发生概率显著提升，导致路面服务品质快速衰减。传统维护决策方法面临双重挑战：一方面需要融合大量非结构化文本信息（如历史检测记录、施工日志等）与结构化数值数据（如平整度指数、弯沉值等），另一方面要求决策结果具备可追溯性解释。针对这些痛点，基于检索增强生成（RAG）框架的智能维护决策方法近年来展现出显著优势。

研究团队通过构建双路径RAG模型（RAG-1与RAG-2）验证了该方法的工程适用性。数据集覆盖江苏省289公里高速公路的2019-2024年检测维护全记录，包含8770条真实工程案例，涉及7种典型维护方案（表1）。值得注意的是，该数据集未被任何通用大语言模型（LLM）训练过，这为评估模型泛化能力提供了理想验证场景。

在方法论层面，研究创新性地将维护决策流程解构为四个关键模块：语义检索模块通过预训练文本编码器（如BERT）实现专业术语与工程经验的向量映射；词法检索模块采用改进的BM25算法，结合道路工程特征词库（如路面病害类型、施工工艺术语等）进行精准匹配；混合排序模块通过动态权重分配（K参数设为5时效果最优）融合语义与词法检索结果；自然语言生成模块则基于优化的提示工程（System-Prompt与User-Prompt双设计），通过少量高质量示例引导LLM生成可验证的决策方案。

实验验证部分揭示了RAG方法的多维度优势：首先，在标准数据集测试中，RAG-1（基础检索增强）的决策准确率提升6.2%，RAG-2（工程优化检索）达7.4%。其次，异常数据拦截机制表现出100%拒绝率，有效避免因传感器误差或数据污染导致的非理性维护方案。更关键的是，自然语言生成的决策建议不仅符合规范要求（全相关性100%，全合规性100%），还生成了具有可追溯性的推理链条。例如针对某路段出现的结构性裂缝，系统会输出"根据2021年G42高速K87+500段处置案例，结合当前裂缝扩展速率（0.8mm/月）与交通荷载等级（B级）..."的详细决策依据。

对比传统方法，RAG框架展现出三大突破：其一，突破数据孤岛限制，通过语义检索将分散的历史工程文本转化为可计算的决策知识图谱；其二，构建多模态融合机制，将数值型性能指标（如PCI≥85）与文本描述（如"局部坑槽严重，需铣刨重铺"）进行协同推理；其三，建立零样本迁移机制，通过提示工程适配不同路段的维护标准，无需针对特定项目进行模型微调。

工程实践验证表明，该方法在跨区域迁移应用中表现出显著优势。以苏南某养护中心为例，当引入RAG-2模型后，该中心在2023年度的维护方案采纳率从72%提升至89%，同时方案回溯准确率达到97%。特别在应对突发病害（如台风导致的路基冲刷）时，系统通过检索近三年同类案例库（共142条相似处置记录），能在2小时内生成包含处置依据、技术路线、成本预估的完整决策包。

该方法的经济效益和社会价值同样值得关注。在苏州绕城高速的试点应用中，通过优化维护决策使全寿命周期成本降低18.7%，其中预防性维护投入减少23%，紧急处置频次下降41%。更值得注意的是，可解释性决策支持使工程师对系统输出的信任度提升至92%，有效促进智能决策与传统工程经验的深度融合。

技术路线创新体现在三个维度：首先，构建领域自适应的检索架构，通过动态词表更新机制（每月新增300+专业术语）确保技术标准的时效性；其次，开发混合检索评分算法，将语义相似度（余弦相似度＞0.85）与词法匹配度（精确率＞90%）进行加权计算，权重系数K通过网格搜索确定最优值为5；最后，建立多层级校验机制，包括LLM生成结果的语法校验、历史案例相似度验证（最小相似度阈值0.75）和成本效益评估模块。

实际部署中需注意三个关键适配策略：其一，建立动态知识库更新机制，要求每月补充不少于5%的新案例；其二，开发多语言处理模块，支持中英文混合输入与输出；其三，构建人机协同工作流，将LLM建议与工程师经验评分进行多轮迭代优化。某省级公路局应用该框架后，决策响应时间从平均48小时缩短至4.2小时，方案一次性通过审核率从65%提升至91%。

未来研究方向应着重解决两个挑战：一是建立跨区域知识迁移机制，当前模型在长三角地区准确率高达93%，但在西北干旱地区准确率下降至78%；二是提升实时决策能力，现有系统对突发事件的响应存在约15分钟的延迟。建议通过构建区域差异补偿模型（Area Difference Compensation Model, ADCM）和引入边缘计算节点来优化响应速度。

该研究在智能维护领域具有里程碑意义，其核心价值在于：1）首次实现维护决策的"双可解释"（可追溯性解释与可验证性决策依据）；2）建立通用型技术框架，使模型移植成本降低至传统方法的17%；3）开创性地将LLM的生成能力与工程知识的结构化存储相结合，形成"数据-知识-决策"的闭环体系。这些创新成果为智慧交通基础设施的可持续发展提供了关键技术支撑。