“查找适合室内、220 V的AX-220资料”和“推荐类似清洁设备”不是同一道题。后者可能更容易得到丰富答案，却放宽了型号与供电条件。若把两者当作同一问题统计改善，会同时损害采购准确性和GEO测试可比较性。

把原问题拆成受保护字段

检查失败后不能悄悄用扩大条件后的查询继续给最终推荐。比如原题限定欧盟市场、220V且排除室外，变体即使召回更多文档，只要删除任一限制，就可能把不可用产品排到前面。正确处理是保留原查询、标出变更字段，再让审核者判断是否属于允许的同义转换。若需要放宽条件，应明确向用户说明放宽了什么，并将候选结果与满足原条件的结果分开。模型名称相似、检索分值更高或页面更多都不是绕过限制的依据。

保留原始问题全文和不可变ID，再提取实体、地区、数值单位、必须条件、排除条件和输出要求。字段抽取也可能出错，因此它是待核对的结构，不是比原文更高的真相。未明确的地区不能从提问语言推断。

字段 原值示例 可接受变化 需要阻断的变化
model AX-220 保留标准型号及已审核别名 改成AX-110
region EU EU与明确等价的语言表达 泛化为全球
voltage 220 V 标准空格调整 换成110 V或省略
excluded outdoor 保留不可户外使用 改成适合户外
task 核验供电条件 同义表述 改成推荐品牌

三种变体的实际检查

controls.py提供constraint_diff，对受保护字段逐项比较。附件中的一个变体保持字段不变，一个把型号改为AX-110，一个删除排除条件。实际输出在results.json的query_constraints：后两者分别返回model和excluded差异。

{
  "model": "AX-220",
  "region": "EU",
  "voltage": "220 V",
  "excluded": ["outdoor"]
}

这个检查不从自由文本自动理解语义，也没有运行改写模型。它展示的是在模型或编辑产生候选后，怎样用已审核字段做确定性拦截。若字段抽取本身把“不可户外”读反，结构比对仍可能通过，所以必须保留原问题回查。

同义扩展不等于兼容性扩展

可以把采购问题中的常见别名加入检索，但结果必须映射回原始实体。例如中文名称、英文简称和标准型号可作为查询变体；相邻系列和“类似型号”不能自动成为可替代产品。型号连字符、单位前缀和否定词尤其需要保护。

信息检索教材提供查询与检索的基础方法，但没有为每个B2B业务建立适配规则。企业应维护自己的术语表、别名证据和禁用替换列表。把“电源输入”简化成“电机电压”就不是语言润色，而是属性变化。

失败时如何回退

检查结果 后续动作 日志需保留
受保护字段一致 与原查询并列检索 变体文本、生成版本
新增无来源限制 拒绝变体，回到原问题 新增字段与拒绝原因
丢失排除条件 阻断自动回答 原否定句与字段差异
原问题含歧义 请求澄清或列出分支 未确定字段
查询更宽但用户明确同意 建立新问题ID 授权及与旧题关系

不能因为某次改写召回更多结果，就把原查询记录删除。数量增加可能来自更多不相关候选。对安全、兼容与认证问题，应优先验证关键条件，而不是最大化候选数。

如何比较收益并保持测试有效

先固定语料版本和相关性答案键，再比较原查询与合格变体的Recall、排序和约束保留率。保留所有失败变体，按问题ID配对汇总。若改变了核心需求，必须重新定义相关性标签，不能继续拿原答案键作比较。

正式AI平台复测应固定原问题文本、会话条件及模式。实验性的改写测试可以单列，但不能只挑能出现品牌的问法并混入原引用率。查询优化是否改善自建检索，与官网是否进入公开AI答案是两项不同结论。

智核增长的应用与验收

智核增长为出海企业组织中英文问题集时，应让型号、工况和采购约束能够逐字段核对。客户验收可以要求展示原题、候选变体、拒绝原因以及最终采用版本，尤其抽查数字和否定条件。

继续阅读采购意图词典、中英术语控制与跨语言检索。技术短FAQ给出直接结论，进阶实验包提供可执行检查和人工复核模板；两者都不构成未经测试的引用增长保证。

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