AI项目和传统软件项目验收逻辑完全不一样——传统软件是"功能跑通就行"，AI项目要验收的是"答得准不准、错了怎么办、能不能持续优化"。很多企业验收完了才发现"答非所问"，这就是验收标准没定对。
一、五个验收维度
- 功能完整性：承诺的功能都跑通了吗？不只是演示环境，是真实业务数据下跑通。
- 准确率：用真实业务问题测，50-100个问题，答对率达到约定标准。注意是真实问题，不是理论题。
- 异常兜底：AI答错了、不知道的问题，有没有"转人工"或"不知道"的兜底？不能让AI瞎编。
- 性能：响应速度能不能接受？高峰期会不会超时？
- 可维护性：日志在哪？知识库怎么更新？出问题了怎么查？
二、准确率怎么定合理
不要追求100%——大模型天生有幻觉，100%不现实。合理标准是：
- 常见问题（占80%）：准确率90%以上
- 边缘问题（占20%）：有明确兜底机制，不瞎编
验收时拿真实客户问过的问题测，不要拿"理论上应该问的问题"测。
三、常见验收坑
- 只在演示环境验收：演示环境数据干净，真实业务数据一上来就乱了。必须用真实数据测。
- 不测异常情况：只测正常提问，不测"答不上来"时AI怎么办。
- 不验收运维能力：上线后出问题找谁？知识库谁更新？这些没约定好，上线就是扯皮。
- 一次验收定终身：AI系统要持续优化，验收应该是"初期验收+1个月观察期"，不是一锤子买卖。
常见问题
AI项目能100%准确吗？
不能。大模型天生有幻觉，100%准确是不现实的。验收标准应该是：80%常见问题答对，剩下20%有明确的人工兜底机制。
验收主要看什么？
五个维度：功能是否跑通、准确率是否达标、异常情况有没有兜底、响应速度能不能接受、出了问题有没有日志可查。
准确率怎么测？
准备50-100个真实业务问题，跑一遍看答对率。不要用理论题测，要用你们真实客户会问的问题测。
AI项目验收后还要做什么？
验收不是终点。上线后要持续看：哪些问题答错了、客户反馈什么、知识库要不要更新。AI系统是活的，要持续优化。
验收不合格怎么办？
先搞清楚是能力问题还是数据问题。很多时候准确率不高不是模型不行，是知识库没喂好、切片策略不对。先优化数据再谈能力。
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