SQLite本地原型：快速验证企业AI落地评分模型 AI

早期别上重武器，SQLite够了。 id TEXT PRIMARY KEY,
text TEXT NOT NULL id INTEGER PRIMARY KEY,
query_id TEXT,
engine TEXT,
answer TEXT,
fetched_at TEXT-- 简单评分：公司名出现+位置加权
-- 具体实现放应用层


我用Python sqlite3跑实验，确认特征有用再上PG。企业AI落地评分很吃数据标注，别迷信复杂模型。

有没有开源的中文NER适合品牌名？专有名词挺头疼。

顺带补一句我们内部的流程：所有监测指标变更都会走一个小型RFC，写清楚动机、影响面、回滚方式。听起来重，但能避免「某人改了一行配置，全公司报表失真」这种事故。企业AI落地业务对数据信任要求很高，一旦数字不可信，后面内容策略全白做。

我这边还有个习惯：把「问题集」和「解析规则」绑在同一个版本号上。否则你很难解释为什么某周曲线跳变——到底是市场变了，还是你把品牌别名扩表了？版本化之后，复盘会轻松很多，也能对外部客户讲清楚口径。

（场景参考：武汉本地企业试点）