# 企业知识库资料与验收模板 版本:2026-09-12。用途:复制到团队文档,填写真实项目记录。 本模板为 AI 随心创自拟的教学工作表,不是客户交付成果、官方标准或效果保证。示例数据全部虚构。不要在公开记录中填写个人信息、密钥或未获授权的企业资料。 ## 1. 先界定范围 - 项目负责人:待填写 - 业务问题与使用人群:待填写 - 首期回答范围:待填写 - 不回答的范围及转人工入口:待填写 - 权限来源:待填写(由服务端身份系统确定,不能接受用户自行声明角色) - 资料维护负责人、更新频率及复核时间:待填写 - 错误后果及上线停止条件:待业务负责人确认 ## 2. 资料台账 | doc_id | 标题 / 来源位置 | 版本 / 生效时间 | 状态 | 可访问角色 | 维护人 | 复核时间 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | travel-v1(教学) | 虚构差旅制度 | v1 / 教学未设日期 | retired | employee、admin | 教学数据 | 不适用 | | travel-v2(教学) | 虚构现行差旅制度 | v2 / 教学未设日期 | active | employee、admin | 教学数据 | 不适用 | | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待确认 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 真实导入前必须补齐有效时间和维护人。来源冲突、权限不明、无法解析的文档先隔离。保留表头、适用条件与引用定位,不要只保留单独金额或结论。 ## 3. 问题集与逐题记录 | 编号 | 问题 / 身份 / 时点 | 预期依据 | 应答或拒答条件 | 返回片段与版本 | 回答及引用 | 判定 / 复核人 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Q01 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待运行 | 待运行 | 待复核 | 覆盖:正常问法、同义问法、缺资料、跨段条件、冲突版本、权限差异、模糊追问、外部指令干扰。记录调试集与保留集划分。问题数量必须按业务覆盖和风险决定,不能把本页 6 题视为上线充分样本。 ## 4. 可复现教学实验 下载同目录 `knowledge-base-lab.mjs`,使用 Node.js 18+: ```sh node knowledge-base-lab.mjs ``` 脚本零依赖,无网络、无模型、无向量数据库。4 份虚构资料、6 道固定题;原始算法按关键词返回第一个结果,规则版增加现行版本过滤、角色过滤和一个同义替换。 | 用例 | 基线实际 | 规则版实际 | 预期 | | --- | --- | --- | --- | | 报销标准 / employee | travel-v1 | travel-v2 | travel-v2 | | 出差能报多少 / employee | null | travel-v2 | travel-v2 | | 运维轮换流程 / employee | ops-admin | null | null | | 运维轮换流程 / admin | ops-admin | ops-admin | ops-admin | | 宠物托管规则 / employee | null | null | null | | 餐补怎么申请 / employee | meal-v1 | meal-v1 | meal-v1 | 2026-09-12 本地执行:基线 3/6,规则版 6/6 与预期一致,断言通过。这不是统计意义的准确率提升,也不能证明 LLM 回答质量或生产安全性。规则针对固定题设计,不支持历史查询、语义理解、真实身份系统、缓存隔离或生成回答。 练习:新增“外地参会住宿限额”并写预期结果,观察现有关键词规则的盲区。不要直接修改预期去迎合输出;先解释失败原因,再决定更换资料、查询规则或检索方案。 ## 5. 失败台账 | 日期 / 版本 | 问题编号 | 资料 / 检索 / 生成 / 权限层 | 实际证据 | 修复动作 | 回归结果 | 负责人 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待填写 | 待运行 | 待填写 | ## 6. 发布前核对 - [ ] 来源权威、版本和权限经资料负责人确认。 - [ ] 无权限内容不会进入模型上下文;界面隐藏不是权限验证。 - [ ] 回答中的引用实际支持结论,含适用条件。 - [ ] 无依据、冲突和越权场景具有拒答或人工处理路径。 - [ ] 新版更新、旧版退役、删除和撤权后复查检索及缓存。 - [ ] 保留集、严重错误、耗时和完整成本均有真实记录。 - [ ] 确认回滚负责人、恢复步骤和未解决风险。 参考原理:[Google Cloud RAG](https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation)、[OpenAI 评测方法](https://developers.openai.com/api/docs/guides/evaluation-best-practices)、[OWASP LLM 风险项目](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)。模板与教学脚本为本站自拟,不代表上述机构认证。