THE PROBLEM
这个项目先解决什么
企业 AI 办公资料分散在不同文件里。仅把资料交给模型，回答仍可能失去来源，或在敏感问题上给出不该给的内容。
既要让常见问题能被检索和回答，也要让知识库外问题、隐私与敏感内容有明确的停止条件。
39条 FAQ
整理为可检索资料
6条 Bad Case
覆盖边界与异常
6个敏感词
OR 分支拦截
MY ROLE
我负责的部分
个人完成 FAQ 整理、Dify Chatflow 编排、敏感词分支、Bad Case 记录和能力边界说明。
WHAT I DID
我完成的工作
- 整理并导入 39 条 FAQ，建立可回查的知识来源。
- 编排知识检索、LLM 初稿与 LLM2 自检链路。
- 用 6 个敏感词的 OR 分支做第一版拦截。
- 保留配置草稿、截图与 Bad Case，避免只展示一次成功回答。
WORKFLOW
工作流怎么走
- 01FAQ 清洗
- 02知识检索
- 03LLM 初稿
- 04回答自检
- 05敏感分支
VALIDATION
怎么验证
- 用 6 条 Bad Case 覆盖知识库外、敏感内容与异常回答。
- 逐项核对分支是否命中、回答是否回到知识资料。
- 把未接入真实角色权限写入边界，不用概念替代实现。
OUTCOMES
当前成果
- 形成一套可运行、可截图、可复查的 Dify 学习原型。
- 把权限治理从口号落到第一版关键词拦截和测试记录。
CURRENT BOUNDARY
现在还做不到什么
- 这是个人学习项目，不是企业生产系统。
- 当前权限治理只是关键词 OR 拦截，没有接入真实账号、角色或 metadata 权限过滤。
- 知识库外问题会明确说明资料不足，不能把模型补全当成事实。