[AI] 企业 FAQ Bot 上线 checklist：质量、稳定性与安全

目标：为企业 FAQ Bot 上线前做全面检查，涵盖数据、模型、检索、提示、安全、监控与回滚，降低上线风险。

1. 数据与检索

• FAQ/知识库覆盖率：常见问题、边界问题；
  建议输出引用编号与日期，并保留原文片段，便于核查。
• 切分策略与索引：窗口/重叠参数固定，索引重建完成；
  涉及多地域/多版本时需列出差异并提示适用范围；无检索结果时直接拒答。
• 召回质量；
  对召回质量（Ragas/DeepEval/人工抽检，Recall@k 达标）结果做去重与版本一致性检查，防止拼接不同版本导致误导。
• 过期/无答案处理
  过期/无答案处理（拒答或引导反馈）可在响应里标记证据来源，方便审计与后续修订。

2. 模型与提示

• 模型版本锁定；
  量化/加速已验证要明确输出结构、长度边界与拒答条件，避免模型自由发挥；可提供正反例对齐格式。
• 系统提示/模板版本记录，含引用与拒答要求；
  涉及固定格式时，把字段解释写入提示词，并在生成后做格式校验，保证可被下游直接消费。
• 长度控制：max_tokens、上下文长度；
  建议参数化并版本化管理，变更时记录示例输出，便于回归对比。