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怎样记录AI输出的依据定位错误
文中企业场景、人物与业务数字为教学示例，不是客户成果记录。
直答
AI答复里写“根据某文件、某邮件”时，至少抽一条回去对原文：文件是不是这份、段落是不是这段、对象是不是这个客户。发现定位错误——找错文件、找对文件找错段落、把别的客户的内容安到这个客户头上——逐条登记：AI声称的出处、实际应引的出处、错误类型、是否已用进对外内容、处理动作。登记是为了让错误暴露出规律，不是为了每条当场争出结论。
业务场景（合成演示）
一家卫浴设备出口商的资料散在报价单、往来邮件、产品手册三类文件里。助理让AI“根据9月的邮件”答复客户法兰尺寸问题，AI引用了一封主题相近的邮件——但那是另一位客户的尺寸。开始登记定位错误后，两周一汇总发现：主题相似、日期相邻的邮件之间最容易张冠李戴。
具体做法
- 定抽查规则：每次输出至少抽一条依据回看原文；优先抽影响价格、数量、参数的条目。
- 登记字段：AI声称的出处（文件名或邮件主题加日期）、实际应引出处、错误类型、是否已用于对外内容、处理动作。
- 错误类型先分三类：找错文件、找对文件找错段落、对象张冠李戴；出现新类型再增补。
- 定期汇总：每两周看一次登记表，哪类错误最多，就优先整理哪类资料（比如统一邮件主题命名规则）。
- 已用出错误依据的输出单独标“需更正”：是否向客户更正说明，由业务负责人决定，本文不涉及自动发送更正。
示例表（合成演示）
| AI声称出处 | 实际出处 | 错误类型 | 是否已用于对外内容 | 处理 |
|---|---|---|---|---|
| 邮件“9月法兰询价”（9/12，合成） | 邮件“9月法兰询价-客户B”（9/26，合成） | 张冠李戴 | 是，仅草稿未发 | 改稿并改引正确出处 |
| 产品手册第4页（合成页码） | 产品手册第6页 | 找错段落 | 否 | 登记，改用第6页条目 |
可复制空模板
| 编号 | 日期 | AI声称出处 | 实际出处 | 错误类型 | 是否已用于对外内容 | 处理动作 | 复核人 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
反例（合成演示）
某次AI在答复里标注“依据：9月邮件”，业务员看主题对得上就发了出去；客户回信指出尺寸对不上。事后想复盘，发现记录里只有“9月邮件”四个字，既没有日期也没有主题，无法确认AI当时引的是哪封，同类错误也无处归因。出处登记不落到具体文件加日期，复盘就无从谈起。
常见问题
问：每条都查不现实，抽查会漏吗？答：会漏，所以抽查优先放在影响价格、数量、参数的条目上，其余靠登记表的规律汇总兜底；抽查范围和节奏由业务负责人定。
问：资料本身很乱，登记错误有用吗？答：登记的价值正是暴露“哪类文件最容易被引错”，为整理资料排优先级；资料没整理好之前，先知道风险集中在哪，本身就是进展。
讨论问题
你手头的资料里，哪两类最容易互相混淆？如果AI在它们之间张冠李戴，按现在的流程你能发现吗？
来源与边界说明
把散落文件与出处对照整理的思路受 OpenAI “The Den” 公开介绍启发（https://openai.com/index/the-den-family-social/ ，跨文件资料整理方向，不引用其中任何效果数字）；登记表与示例均为编辑设计合成演示，未经实际运行验证，本文不声称与任何厂商存在合作或真实成果。