1.了解LLM在工业级场景下的应用，如上下文工程、指令遵循、逻辑推理等方面的准确性与时效性； 2.掌握RAG系统的高效检索、知识融合与增强生成，并构建基于知识图谱和本体的结构化知识表示，实现语义推理、复杂查询解析及关系补全，解决工业级多源异构知识的高效整合与动态更新问题； 3.了解工业场景下的规则定义、状态建模与自动化决策；工业图像算法（目标检测、缺陷分类、语义分割、OCR等），将视觉感知能力封装为标准化工具/插件，并与LLM/RAG系统协同，实现多模态联合推理与决策，解决工业质检、巡检、定位中的复杂视觉难题。