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执行规范说明

1. 统一规则框架

- 所有关键词需遵循以下基础要求：内容结构清晰（定义/背景/核心要素/应用场景/趋势分析）、数据来源可靠、语言简洁专业、避免主观评价。

- 输出格式统一为：标题（关键词）+ 正文（分点阐述）+ 案例模块（可选）+ 趋势总结。

2. 灵活性调整机制

- 深度适配：根据关键词复杂度调整内容颗粒度。例如，技术类关键词（如“AIGC”）需增加原理说明，而市场类关键词（如“私域流量”）侧重运营策略。

- 案例植入：每个关键词至少包含1个近2年行业标杆案例（如“生成式AI在医疗诊断中的应用”可引用DeepMind的案例）。

- 趋势关联：结合Gartner技术成熟度曲线、行业白皮书等权威来源，标注关键词当前所处阶段（如萌芽期/增长期/成熟期）。

3. 动态更新条款

- 每月复核关键词库，淘汰过时术语（如“元宇宙”若热度下降可替换为“空间计算”），新增热点词汇（如“RAG架构”“AI Agent”）。

- 趋势分析部分需标注数据截止日期，并预留更新接口（如“截至2024年Q2，全球SaaS行业渗透率达XX%”）。

示例输出（关键词：RAG架构）

标题：RAG架构：大模型知识增强的核心范式

正文：

1. 定义：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），通过外接知识库提升LLM回答准确性

2. 核心要素：向量数据库（如Chroma）、检索模块、生成模块协同机制

3. 应用场景：金融合规问答、医疗文献解析、企业知识管理

案例：BloombergGPT接入RAG后，金融术语解释准确率提升37%（2024年麦肯锡报告）

趋势：Gartner预测2026年60%企业AI应用将采用RAG架构（当前处于增长期）

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此版本通过“规则+例外”的二元结构，既保证标准化输出，又为专业内容创作预留创新空间。是否需要进一步细化某部分规则？

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