把大模型放进一家门店的
获客与接待里,
让它每天真的干活。
我们服务全屋定制行业。这份文档讲的不是技术选型,是三条正在做的业务线——它们各自解决什么、卡在哪、上手时会碰到什么。
用什么内容去获客
客户来了谁接住
说的话凭什么算数
上游:人从哪来
我们服务全屋定制行业。这份文档讲的不是技术选型,是三条正在做的业务线——它们各自解决什么、卡在哪、上手时会碰到什么。
三条业务线不是三个独立产品,是同一条链路上的三段。中间还有一段上游——人是从哪来的。
读这四格有个顺序上的窍门:前两段决定「有多少人来」,后两段决定「来了之后跑不跑掉」。大部分公司只做前两段,做到第三段就发现——机器一旦开口说话,说错一句的代价比少来十个客户大得多。
所以第 03 条企业大脑看起来最不像业务,其实是另外三条能不能放心用的前提。它是我们目前投入最重的一条。
一句实话
这四段里,只有抖音获客是每天稳定跑在生产上的。短视频还在内部演示、企业大脑的企业侧还在建。真正上手时碰到的大概率是「还没定型」的那部分——这里更像在建的工地,而不是一个已经跑顺、只需维护的系统。
门店要在短视频上获客,但请不起编导和剪辑。我们做的是:用店里出镜人的一条底片加一个选题,自动出一条四十秒左右的原创口播。
The Six Steps
整条产线只在第一步调一次大模型,后面五步全是确定性的音视频处理——这是它能便宜、能重跑、能查错的原因。
现在同时并存两条产线:一条是六步的新线,一条是更早的老线。两条由一个开关切换,而默认值还指着老线——所以排障的第一步永远不是读代码,是先确认那台机器今天跑的是哪条。这件事我们真的栽过。
真实状态
内部演示可用,尚未交付门店日常使用。产线跑得通、审核台接的是真实数据,但还没有真门店在用它做日常运营。发布相关的两块界面目前是关掉的。
音视频这行的缺陷有个共同点:不报错、不崩、文件大小正常,只是内容不对。下面三条都是真事。
自检一路绿灯,因为它量的是容器时长——文件说自己 33 秒,容器确实 33 秒,可视频轨只有 8 秒。后面全靠人声撑着。从那以后,音、视频两条轨的时长必须分别量,且必须对得上。
每句话单独按「时长 × 帧率」取整,看起来每句都对,但误差一句一句往后累。改成按累计位置取整之后才归零。实测改之前各段边界最大错位 0.44 秒——刚好是人眼能觉得「有点怪」但说不出哪怪的量级。
我们做的是全屋定制,最该有画面的恰恰是柜类,占比却只有百分之三。于是「排画面」这一步经常配得上、但配得不准。更麻烦的是这类指标坏掉的时候反而更好看——只统计「肯不肯配画面」,命中率能到 97%,可它根本没在回答「配得对不对」。
装修决策周期两三个月,客户往往是晚上十点问一句「这个柜子多少钱」。销售不可能全天在线,而回得慢,人就凉了。
这条线上最花力气的部分,几乎都不在模型上。
企微里一个换行会被拆成好几条消息连发,看起来就像刷屏机器人。我们在提示词里反复强调过,实测近 30 天真实回复里仍有 23.7% 带换行,最高的一台到 47%。凡是「必须做到」的事,就不能只写在提示词里,最后是加了一道确定性的硬闸才归零。
抖音的会话和企微的会话在同一张表里。任何一条查询漏写通道条件,轻则读到别的通道,重则写进别的通道。我们把隔离下沉到数据库层强制执行,而不是指望几百个接口里每个人都记得加那个条件。
接待号的匹配用的是精确前缀。有一次绑定值和写入值差了一个符号,一条都匹配不上,页面全空。当时的决定是不放宽匹配去兜底——放宽一次,下次真绑错就再也没人会发现了。宁可当场炸,也不要悄悄不对。
门店的口径散在 PDF、报价表、聊天记录和老师傅的记忆里,互相打架却没人知道。这套东西的产品价值,就是不让机器编。
为什么灰色是功能不是缺陷
48 块企业专属积木现在全部是灰的——在完整证据链形成之前,它们不会被点亮,也不会被机器人拿去说。这不是「还没做完」,这是设计:宁可答不上来,也不要答错。市面上通用的检索问答框架都不提供这类机制,这也是我们自己造它的原因。
这条线上的坑有个共性:系统给你的读数是好看的,坏消息要人去挖。
冲突检测只认同名的条目。可真实的冲突往往长得不一样——两份资料换个说法讲同一件事,系统一条都报不出来。十几处重复和一处真冲突,全是人逐条看出来的。看到 0,第一件事是问它有没有在数。
用的那个接口默认最多返回一千行,超了就静默截断,不报错也不提示。基于截断结果算出来的差集,自然全是假的。换成直接写 SQL 重查,真实数字是 1。这类错最阴险的地方在于——它给你的是一个很像真的的数字。
有人认真给对话样例打了两百四十多个语义标签:「到店」「环保」「守价」……而代码里真正会去读的只有三个功能标签。标注的人以为自己在建索引,实际上是在写备注。加一个字段容易,让它真的被读到很难。
三条业务线跑在四个独立部署的代码仓上,共用同一个数据库。各仓不直接互相调用,全部经数据库交接。
团队的记忆跟着代码走
踩过的坑、做过的决定、验证过的结论,写成结构化的记忆库随代码一起提交,AI 每次开工先读一遍。这份文档里的每一条「我们栽过」,都能在库里找到当时那条记录。
这一页讲清楚每条线走到了哪一步。状态用的是内部文档里的原话,没有美化。
数字是 2026-08-25 当天在各仓主干上直接数的,没取整。回复率、成交转化这类效果数据我们暂不对外给——现阶段还没有站得住的口径,与其给个好看的,不如说没有。
读完前面十页,大概能感觉到我们在意什么。下面四题没有标准答案,欢迎带着自己的想法来讨论。
「肯不肯配画面」能到 97%,「配得对不对」没人量。你会怎么设计一个不会自我安慰的指标?
写进提示词的「必须做到」,实测两成多做不到。哪些要求该升级成硬闸,哪些不该?边界在哪?
挂不上出处就整条删掉、48 块积木宁可全灰。这条规矩什么时候会从优点变成负担?
「冲突 0 条」「孤儿 339 个」都错过。拿到一个数字,你会做什么才敢信它?
这四题是我们这几个月真的卡住过的地方。没有标准答案——读到某一段时停下来问一句「这里为什么这么做」,比记住任何一个数字都有用。能问出好问题的人,通常也写得出好代码。