一条把「人的经验」加工成「模型能力」的完整流水线 —— 采集、工程化、访谈捕获、蒸馏训练、评测质检、标准化封装，六段严谨工序，缺一不可。
文档、案例、决策记录、对话素材等多源经验数据的安全接入、清洗与脱敏，为蒸馏准备高质量原料。
结构化、去噪、去重与质量分级。只有通过评级的数据，才有资格进入训练环节 —— 原料决定上限。
AI 访谈员与专家结构化对话，把「说不清的直觉」变成可训练的显性信号。这是流水线中浓度最高的一环。
基于开源基座模型，结合 LoRA 微调、知识蒸馏与检索增强，把经验凝练为领域专属的模型能力。
保真度评测与双盲对比 —— 训练集与评测集严格隔离，验证模型输出是否真正「像他本人」。
标准化打包为「基座 + 适配器 + 知识索引」的能力单元，版本化管理，开箱即用，可持续迭代。
专家最值钱的判断，往往无法直接写成文档。传统访谈让专家「从头讲起」，效率低、损耗大。
AI 访谈员基于结构化追问与预答纠偏机制：先由 AI 基于已有材料给出假设与预答，专家只需对假设做点评与修正。每一次点评，都是一条高浓度、高一致性的训练信号 —— 采集过程从「专家讲述」升级为「专家校准」。
以极小的参数增量承载领域经验，训练成本低、迭代快，专属能力与基座能力解耦，可独立升级。
把大规模模型的能力迁移进轻量专属模型，在保持质量的前提下显著降低推理开销。
领域知识索引与模型能力互补：事实性内容由检索兜底，判断力由模型承载，各自发挥所长。
对合成数据做配比控制与分布校验，防止模型在自生成数据上发生分布坍缩。
训练集与评测集严格隔离，双盲对比、专家评分与自动化指标相结合 —— 评测必须能自证清白。