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
用对象、适用范围、结论、依据和维护信息构成轻量模板，降低检索片段的歧义。
对数字答案同时检查单位、期间、统计口径和计算依据，避免数字正确但含义错误。
将用户反馈关联到问题、证据与具体错误环节，形成可复验的修复事项。
从原件是否存在、正文是否可用和问法是否匹配逐步定位零结果，避免盲目扩充资料。
对长文档摘要核查重点、限定条件、例外和证据位置，避免流畅表达掩盖遗漏。
先确定标签用于筛选、范围判断还是内容管理，再设计受控取值与验收样本。
试运行结束后交接内容责任、变更入口、未决事项和复验方法，避免知识台账失去维护。
多文件合并回答前，核对实体标识、期间和业务范围，避免同名对象被拼成一个事实。
更换向量模型时核对文档与查询的表示兼容性，重建受影响向量并使用固定证据题复验。
