本研究探讨了大语言模型（LLMs）在军事行动知识管理（KM）与预测性维护（PdM）中的两项应用案例。大语言模型通过赋能认知搜索、自动化知识提取及智能化内容分发，有效应对数据过载、系统碎片化及安全决策等核心挑战。本研究提出了一套战略框架，用于集成大语言模型以提升国防系统的适应性、准确性与韧性。 索引术语——大语言模型（LLMs），知识管理，预测性维护，信息检索

人工智能（AI）在军事行动与知识管理领域的应用日益深入。军事人工智能系统能够高效处理与分析海量数据流，从而提升作战能力、辅助决策制定并增强实战效能[1]。人工智能融入军事体系不仅是量的积累，更是战略战术与方法论深刻变革的催化剂[2]。知识管理在军事组织中扮演着关键角色，它为在复杂动态环境下创建、存储、传播及应用任务关键信息奠定了基础[3]。数字化进程的推进为军事知识管理带来了机遇与挑战，要求战略知识管理者审慎评估风险、时机以及对专业角色与身份的潜在影响[4]。在海军平台等复杂军事项目中，知识管理对于需求管控、多元信息源整合及维持竞争优势至关重要。为优化决策制定并识别造船企业的核心竞争力，学界已提出关联知识管理与风险管理的整体性模型[5]。在此背景下，预测性维护作为关键应用领域应运而生，旨在应对装备种类繁多、工况极端严苛及安保要求高等挑战[6]。军事与工业领域的预测性维护均致力于优化维护计划与资源配置[7]。当前研究聚焦于开发异常检测方法、 prognostics模型及系统架构，以应对上述挑战并提升预测性维护在各工业场景下的实效[8]。例如，随着传感器数据可用性的提升，航空领域的预测性维护重要性日益凸显，这为优化维护周期、减少停机时间提供了契机[9]。大语言模型借助小样本学习、思维链推理等先进提示技术，显著提升了企业知识管理水平[10]。尽管进展显著，将大语言模型应用于军事领域的研究仍处于起步阶段。此类模型为将高级人工智能能力融入知识驱动的决策流程、预测分析及作战支援系统提供了广阔空间。研究结果表明，大语言模型有望彻底革新作战效率，将决策水平提升至前所未有的高度，并通过先进的预测性维护能力确保任务就绪状态。然而，其部署亦非全无挑战，核心考量包括涉密情报保护、算法偏见消解及人工智能生成内容的准确性验证。本文通过两项应用案例——军事行动中的AI赋能知识管理助手与预测性维护技术文档助手——探究大语言模型的潜在价值，并提出一套利用其能力应对新兴挑战、增强国防系统适应性与韧性的框架。