理解业务问题
把“想让 AI 做什么”写成可以验收的问题。
我是独孤风。这里记录企业数据治理和 AI 工程化的真实问题:如何定义业务对象,如何让数据有证据,如何把一个能回答问题的模型,推进到可以协作、可以验证、可以执行的系统。
从问题出发,把答案和证据放在一起。
企业 AI 不是把文档丢进向量库就结束。先说清对象、关系、口径、权限和证据,工具才有可验收的边界。
每一阶段都留下一个可复用的产出,而不是只记住术语。
把“想让 AI 做什么”写成可以验收的问题。
识别对象、属性、关系、规则、权限和范围。
导入数据,保留来源、时间、版本和责任。
查询答案,区分需跟进、待核实和不能判断。