风险、控制与证据

证据在源头可能是正确的，但在经过解析、规范化、分块、检索和上下文组装之后，仍可能变得不可靠。证据保全链追踪的是身份、来源、范围和含义是否在整个AI流水线中得以保留。

并非所有被支持的答案都与其证据同样接近。证据距离是一种实用的方式，用来描述一个AI主张与可直接检验的证据之间相隔了多少次转换、摘要、假设和推理步骤。

AI治理定义了在模型、提供商、数据、权限、风险、评估及整个生命周期中，谁可以批准、操作、更改和审计AI系统。

ADR 与 NFR 解析：了解系统质量需求如何驱动架构决策、ADR 如何记录权衡取舍，以及为什么验证保持独立。

生成式AI不仅仅是一个模型。了解模型、检索、工具、上下文、运行时和应用程序如何在生产AI系统中协同工作。