东莞工厂催发货数字员工，第一周怎么验收？（2） AI

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

我们在OpenResty挡一层：

local cjson = require "cjson"
local key = ngx.var.http_x_api_key
if key ~= ngx.var.expected_key then
return ngx.exit(401)
end
-- cache lookup ...
ngx.say(cjson.encode({ok=true}))


性能很好，但别在Lua里写复杂业务。企业AI落地高QPS读场景适合。

调试记得打request_id。

协作上我建议别把所有责任都堆给工程。运营同学如果能维护一份「业务词典」（品牌别名、产品线映射、禁用词），抓取与NER准确率会明显提升。我们每周抽一小时对齐新增词，成本不高，但收益很实在。

最后吐槽一下：很多数字员工项目失败不是因为想法不对，而是没有闭环。看完模型回答如果不沉淀成「要改哪页文档、补哪条FAQ、找哪家媒体背书」，那就只是围观。把行动项写进看板，跟需求管理一样跟踪，才算真正落地。

监控层面我会强调分层：技术指标（成功率、延迟、队列深度）与业务指标（曝光、引用质量）分开报警。曾经我们把解析失败当成业务暴跌，结果虚惊一场；也遇到过业务指标平稳但解析悄悄坏了，几周后才发现。两套视角都别缺。