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
按编号查询、语义问法和混合问题分别验收关键词与向量的组合检索。
当证据已被召回而答案仍错误时，按候选、上下文与生成逐层定位。
用必要证据覆盖、重复程度和回答遗漏比较 Top K，避免单纯增加返回数量。
把引用检查落实到具体主张、证据位置和限定条件，避免有链接却无依据。
遇到不同来源给出不同结论时，先比较条件，再展示无法消解的冲突。
用可回答、资料缺失和条件不足三类问题，验证知识库何时应该停止猜测。
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。
