关于协作的思考，与企业一起走过的实践。
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AI 应用实践
从真实问法、业务任务和历史失败中抽样，建立有证据标注的知识问答测试集。
将证据召回、回答忠实度和任务可用性分别判断，避免单一满意度掩盖错误。
为标准答案标注必要点、允许差异和禁止推断，使评测可解释且不过度依赖措辞。
固定问题和证据上下文比较回答模型，识别限定条件、引用与拒答行为的变化。
用中英文同意图问题和术语对照，验证跨语言资料能否支撑正确答案。
将会议讨论、已确认结论和待办分别标注，防止知识问答把提议当成正式事实。
把聊天中的零散答复整理成带有问题、条件和证据的知识条目，避免断章取义。
按用户任务和答案条件治理 FAQ，区分应合并的同义问法与应拆开的不同意图。
把流程图中的节点、条件、分支和回路转成可核对文字，验证图文含义一致。
