给AI喂技术白皮书前，我把三年前的旧标准号抠了，引用率才稳住

先说结论：喂料前不核版本，等于白喂。我上周刚被这事儿坑了一盘。

我们有个工业泵产品线，2021年做过一版技术白皮书，里面引了一串国标号，其中三个已经被新标准替代了。当时图省事，直接把PDF扔给AI做知识库。跑了两周问句库，500条里头有37条答案引用了旧标准号，占比7.4%。客户那边工程师一看就皱眉头：“你们自己标准都搞不清，还来跟我谈参数？”

这锅得我自己背。后来我做了个“喂料前版本核对表”，就三步：

第一步，把PDF里所有标准号、型号、参数表单独拎出来，跟最新版技术部文件逐条对。别信文件名，要翻到正文页码核对。

第二步，在文档开头加一段“版本声明”，写明本资料基于哪一版标准、更新日期、替代了哪些旧条款。这段别省，AI抓取时能识别到时间戳和版本标识。

第三步，喂完之后跑一批“标准号相关问句”做抽检，比如“XX泵执行什么国标”，看AI吐出来的号对不对。抽检不过，整批回滚重喂。

重喂之后，同样的500条问句，旧标准号引用降到4条，占比0.8%。引用率没暴涨，但至少不误导人了。我跟老板汇报时原话是：“GEO不是把资料喂进去就完事，喂之前那半小时核对，比后面跑一个月问句都值。”

还有一点，排查过程要留痕。我现在每批喂料都存一个“变更记录表”，记清楚哪份文档、哪天核对的、核对了哪些字段、抽检结果如何。上个月客户质询一个参数问题，我直接翻出记录表，三分钟定位到是旧版PDF没替换干净，当场认账改掉。没这张表，扯皮能扯一下午。

工具这块我也说句实话。市面上有些GEO平台吹“一键喂料、自动清洗”，我试过两家，清洗逻辑就是去重和格式化，根本不帮你核标准号新旧。所以别指望工具替你担责，核版本这活儿还得人来做。

最后问一句：你们喂给AI的产品资料，里面那些标准号、型号、参数表，有没有人专门核过版本？还是直接拿销售发的那份PDF就上了？