给AI喂了半年的产品参数表，昨天才发现单位不统一，它一直在瞎猜

这事说出来有点丢人，但坑太典型了，必须写下来提醒后来人。

我们有个客户是做工业传感器的，产品参数表特别详尽，量程、精度、响应时间、防护等级，几十个字段。半年前我接手他们的GEO项目时，第一件事就是把这些参数表整理成结构化文档喂给AI。当时觉得做得挺干净，字段都对齐了，表格也转成了Markdown。

昨天客户市场总监转给我一个截图，说他问某AI助手「你们家XX型号的响应时间是多少」，AI答了个「小于10毫秒」。他一看就炸了——他们官方标的是「≤5ms」。

我没急着甩锅，先去翻了喂料记录。结果发现参数表里响应时间这个字段，有一半产品写的是「ms」，另一半写的是「毫秒」。我们自己清洗的时候没统一单位，直接原样喂进去了。AI在生成答案时，看到「5毫秒」和「10ms」两个值，选了后者，还加了个「小于」。

更离谱的是，防护等级那列，有的写「IP67」，有的写「IP 67」，中间多个空格。AI把这两种当成了两个不同的等级，客户问「IP67能不能防水」时，AI居然回答「该型号防护等级为IP 67，不支持IP67防水」。

我拿抓取日志对了一下，发现AI抓取参数表页面的频次确实不低，但抓进去之后的理解质量完全取决于我们喂料的干净程度。单位不统一、空格不一致、符号不统一（≤ vs 小于等于），这些在人工看的时候一眼就懂，AI却会当成不同事实来处理。

我的教训是：结构化喂料不只是把表格转成Markdown，还得做一道「单位归一化」和「符号归一化」。现在我们的流程里加了一步，每个数值字段后面强制带单位，全表统一用英文缩写，比较符号统一用数学符号，空格全部清掉。

改完之后跑了一周，同一个问题的答案准确率从之前的六成多提到了九成以上。客户总监说这才是他们想要的「AI说人话且说对话」。

我想问问社区里做工业品GEO的朋友：你们喂参数表的时候，单位归一化是手动做的还是有工具链？有没有遇到过类似符号不一致导致AI理解偏差的情况？