很多团队开始在工作中使用大语言模型，但一个普遍存在的困扰是，如何确保模型生成内容的可信度与可追溯性。直接使用未经验证的输出存在风险，而逐一手动核查又效率低下。这个工作坊就是为了解决这个核心痛点而设计的。
我们专注于教授一套系统的方法，帮助产品经理、项目经理和技术负责人，为LLM的输出构建规范的引用与证据链。您将学习如何设计流程，要求模型在输出关键信息、数据或结论时，必须附上其推理过程或数据来源的说明。更重要的是，我们将探讨如何将这些说明转化为清晰、可验证的证据链，使其成为团队内部协作和对外交付中可信赖的组成部分。这不仅仅是技术操作，更是一种提升团队工作严谨性和产品可信度的管理思维。
工作坊采用高度互动的方式，通过真实案例拆解、小组实战练习和即时反馈，确保您能带走可直接落地的框架与工具。适合那些已经初步应用AI工具，并希望将其产出纳入正式工作流程，追求更高交付质量的企业团队。参与者最好对产品开发或项目管理有基本了解，但无需深厚的AI技术背景。
培训将在一天内完成，以线下研讨为主，辅以必要的模板和检查清单。我们的目标是让您离开时，不仅知道概念，更能亲手设计出适合自己团队场景的引用规范草案。