行业观点、技术实践与 GEO / AI 观察，用可读、可引用的内容记录泛友数字的思考。
文档更新后旧向量未下线、回滚无版本，是企业知识库事故高发点；选型时要把运维动作问清楚。
没有稳定用户的场景不要立项；先找到每周真实发生的任务，再选模型和供应商。
巡检录音要先结构化为缺陷、位置和措施，再进知识库；否则只会堆一堆无法检索的音频文件。
报修进度、费用说明和社区通知最适合先做；涉及合同争议和人身安全的问题必须转人工。
助手答得再顺，工单缺字段、状态不同步，一线仍要切系统；先打通异常单，再谈智能调度叙事。
先接管错题解释、作业催交和家长常见问，再谈个性化学习路径；范围越大，投诉越难定位。
把训练、推理、Token、上下文窗口、幻觉和对齐分开看，业务讨论才不会把「会说话」当成「已查证」。
生成式模型把前文变成下一词的概率，再逐词往下写。它不检索真相，训练数据、上下文和抽样决定了这句话像什么。
模型提到品牌之后，落地页、表单和销售开场白要复述同一句事实，否则提及只是一次无法跟进的曝光。
