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所以不是让 AI 更自信，是让来源更可信。

我们知识库答案是对的，也带引用，但用户还是去问 HR。怎么建立信任？

我们先加原因分类，再接回放。

我们想给知识库回答加“有用/没用”。这个反馈足够吗？

这个平衡点好。体验上认错，工程上定位。

这正是我担心的。

业务方反馈知识库答错，直接说模型不行。我看了下，召回片段就不对。怎么沟通？

所以中文评测不该是作文题。

我们评中文能力时，让模型写一段介绍，都写得挺顺。然后业务问答还是错。中文能力到底测什么？

已改成 Redis 不可用时启动失败，并让 PM2 重启告警。

端口没错。看日志发现启动卡在 Redis 连接重试。

本机 curl 端口有时通，有时 connection refused。

PM2 list 全是 online，pm2 logs 也没明显报错，但 Nginx 返回 502。这个状态到底信谁？

我准备加规则：阻断才问，偏好默认，风险确认，内部疑问合并。

我们的 agent 经常追问，用户烦。少问又容易做错。这个度怎么拿？

我打算把上下文分成必保、可压缩、可丢三档。日志里记录每次删了什么，不在用户界面显示。

大家做多轮问答时 token 预算怎么拆？我们现在就是超了就从最早消息开始删，感觉偶尔会丢关键约束。

收到。我准备把展示字段和过滤字段分开建，不再把 metadata 当万能袋子。

我现在 metadata 里放了 path、title、部门、更新时间、权限组、页码，感觉有点臃肿。大家一般怎么取舍？