分类告诉读者你怎么归档。向量告诉系统哪些文章其实在讨论同一件事。两套都要，还要对得上。

自动摘要适合草稿。对读者可见的结构提示，必须能改、能撤回、能和正文脱钩。

和相关文章重叠的功能，宁可不做。真要做，成功标准必须是「少一次迷路」，不是「多一个模块」。

信息处理可以加速。判断、取舍和负责，仍然得留在人这边，否则内容会又快又空。

RAG、推荐、摘要都在抢同一把尺子。尺子应该是可重启、可升级、可限流的基础设施。

理论五步可以画得很漂亮。最小演示只需要证明：你问的那句，真的能回到那一块原文。

图像、声音、句子最后都要变成能算距离的坐标。谁不会这门普通话，谁就只能停在关键词。

生成式引擎会引用它信得过的来源。你要提供的是可核对的长期记录，不是更会吵的标题。

先证明自家文档能被问出来，再谈多模型路由。链路越短，越容易定位是嵌入差还是切分差。

切分决定颗粒，嵌入决定尺子，存储决定能不能找回，检索决定给什么，生成决定会不会越权。