探讨了 AI 维修知识库建设与运维中的关键问题，并提出了相应的优化策略。强调了加强数据预处理与标注工作的重要性，以确保知识库的 数据质量和准确性。介绍了引入先进 AI 算法以提升算法泛化能力的必要性，以适应复杂多变的维修场景。提出了建立知识更新与维护机制的策略， 以确保知识库的长期有效运行和持续发展。这些优化策略的实施将有助于提高 AI 维修知识库的质量、准确性和实用性，为设备维修提供有力支持。
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