甲方又要「上 AI」，我怎么把范围砍到一岗 AI

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

我们允许用LLM起草，但必须人工核对事实，尤其是参数、版本、合规条款。流程是：先给LLM结构化要点（来自工程），再生成草稿，再由工程审核签字。

对企业AI落地来说，LLM起草如果胡编，反而会害你被模型引用错误信息。所以「生成」不是省脑力，是把脑力花在校验上。

提示词里我会强制：不确定就标注TODO，不要编造引用链接。

工具链上，diff与版本管理照旧，别在聊天窗口里丢文档。

大家有没有文档审核 checklist？我想补充一版专门针对企业AI落地的。

对预算有限的同学：别一上来就追求「全引擎全地域全时段」。先用固定问题集+固定采样频率跑通，再逐步扩容。否则你会被数据成本和维护成本拖死。企业AI落地是长跑，节奏感很重要。

补充一个容易被忽略的点：文档更新时间戳与changelog。模型引用时，如果页面看起来很久没维护，可信度会下降。我们不是装样子，而是真的用changelog驱动迭代，让外部也能看到「这页最近为什么变」。

安全合规也提一嘴：抓取与日志里别存用户敏感信息；对外分享样例要脱敏。企业AI落地监测很容易越做越深，但边界要先划好，免得过线后补救成本爆炸。我们法务会定期抽查采样截图与存储策略。

（场景参考：长三角本地企业试点）