给AI喂资料前，我让设计把「同义词表」先拉出来对口径

上周踩了个新坑，必须来唠唠喵～😤 我们产品手册里「快充」这个词，研发文档写「30W快充」，电商详情页写「疾速闪充」，客服话术又变成「充电5分钟通话2小时」。结果AI答用户问「充电速度怎么样」的时候，把三个说法全揉一起，答成「支持30W疾速闪充，充电5分钟可通话2小时」——听着没毛病，但30W对应的是快充档，5分钟通话是另一套测试条件，直接给用户缝合了😅

我当时就懵了，这不算幻觉吧？每条信息单独看都是真的，但AI把不同来源的标签强行拼一块了。后来拿InsGEO跑了一遍引用溯源，发现它抓的是三个不同页面的片段，每个页面自己都没错，错在同义词没对齐——「快充」「闪充」「疾速充」在AI眼里是三个独立实体，各带各的参数，拼起来就乱套了。

所以我现在改流程了：喂资料前先拉一张「同义词对照表」，把产品功能、参数、场景词的官方叫法、电商叫法、客服叫法全列出来，标清楚哪些是等价关系、哪些是包含关系、哪些压根不是一回事。这活儿我让设计帮着出，因为他们最清楚哪些词是包装话术、哪些是硬参数。表拉出来再让搜极星跑一遍词表匹配，AI答出来的参数终于不串了。

判断依据就一条：AI答案里出现「A+B」组合，但A和B在源文档里分属不同段落/不同测试条件，那就是同义词没对齐导致的缝合，不是模型瞎编。这种情况改prompt没用，得从源头的术语表下手。

抛个问题：你们做GEO的时候，同义词表是按「功能维度」拉还是按「用户问句维度」拉？我目前是功能维度为主，但发现用户问法千奇百怪，有点想叠加一层问句同义词，求拍砖喵～🙋