文中提到的“召回域”问题具体指什么？为何先解决它比换模型更重要？
指知识库检索时把营销软文等无关资料当作回答来源，模型再强也会被错误上下文带偏。文章通过10道错题归因发现多数不是模型能力问题，而是“找错资料”，因此按内容类型将3218条知识拆成L1渠道规则、L2经营定价、L3营销内容、L4客服FAQ四个分区，命中率从2.7%升到100%。
连飞猪都来学的AI系统：30天从外部AI到私有化+RAG
资讯摘要
这篇写给同行产品经理：不堆技术名词，只讲一个 AI 功能从"能用"到"可控、可验证、可规模化"过程中，我作为 PM 做了哪些判断、踩了哪些坑、沉淀了哪些可复用的方法论。
AI 摘要
一位产品经理复盘30天把文旅OTA的“AI运营助手”从外部公有云AI升级为私有化部署RAG系统的过程。通过知识库按域分层、Dify编排、双部署高可用、压测与Rerank取舍，将知识库召回命中率从2.7%提升至100%，业务问题准确率≥80%，并沉淀变量拆分、手段-目标分离、可审计可控等7条方法论。飞猪团队曾登门学习该系统。
AI 问答
文章如何证明私有化后数据不出网？
不是只靠口头承诺，而是做进程级网络审计：抓取rag_entry进程的全部对外连接，结果只连127.0.0.1和备机172.21.13.19，0个公网连接，并以此作为可控性的审计证据。
并发压测中如何识别系统瓶颈？
看“吞吐平+延迟涨”这一拐点：并发从4加到8时，吞吐从0.672降到0.649，延迟从5.5秒升到8.5秒，说明系统已饱和，根因是本地模型顺序生成、无批处理，下一步应换vLLM等并行推理框架或多开实例，而非继续增加并发。
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