还顺手吐槽了一众电商操盘手，结果发出去之后，有人私信我一句话：“骂归骂，你别光说大道理，你倒是告诉我，怎么让 AI 高产但不跑偏？”
本来就想着今天继续写品牌RAG怎么做，今天就继续拿昨天的案例作引子，这家公司已经通过我们的服务，肉眼可见的解决了这个问题。
其实很简单，就是做了一个工作坊，把AI 批量生成内容统统摊开，让市场部的小伙伴，自己当裁判，看一看哪些不符合上一篇文章提到的3个“要与不要”，结果冒出来几十个问题点。
要知道，品牌真正的风险点从来不是“写不出来”，而是“写错了还写很多”。
AI 最吓人的地方也不是它会胡说，而是它能把一个人的胡说，放大成一个组织的高频胡说，一下子就能把过去靠品牌老大手工审核的一致性，打散成全渠道的人格分裂。
这就是我说的品牌 RAG 的起点：通过规则和约束条件，把“高风险的品牌判断点”找出来。
简单一句话分辨，普通 RAG 解决事实问题：别瞎编；品牌 RAG 解决判断问题：别错判。事实错了，伤一条内容；判断错了，伤的是整个公司的品牌资产。
从技术底层讲一句大白话，大模型并不会“记住”你公司的品牌资料，它每次生成，只看你此刻塞给它的那点上下文，你不给，它就会用训练语料里的常见套路去补，所以你会看到那些“正确的、通用的、换谁都能用”的漂亮废话。
而品牌RAG 的意义，就是在生成前先从你的品牌库里把最相关的东西检索出来，动态塞进上下文，让它在“可见的证据与规则”里说话，而不是在空气里自由发挥。
但这里有个坑：你们的品牌库如果本身是碎的、矛盾的、没有边界的，检索出来的也只会是矛盾本身。
因为RAG 不是魔法，它不会替你整理品牌，它只会把你整理好的东西拿出来用。
所以我们当时做的第一件事非常反直觉：停掉内容产出，不追热点，不写爆款，先把“品牌可调用的判断体系”做出来。
办法也没有多么高大上，就是带着大家把品牌拆成四叠卡片，分门别类地想清楚：
第一叠叫“我们是谁”。十句话以内，把身份说清楚，同时把“不做什么”钉死。很多品牌的混乱不是来自表达能力，而是来自“边界从来没写过”。
第二叠叫“我们怎么说”。语气关键词、禁用词、句式习惯，一次定下来。不是审美洁癖，是资产保护——语气一跑偏，用户第一时间感到的是“你变了”，而不是“你写得好不好”。
第三叠叫“我们怎么判断”。专门用来处理冲突场景：促销和气质冲突时先保什么？爆款表达和品牌一致性冲突时怎么取舍？大众热词哪些可以借，哪些一用就俗？这些过去都藏在老员工的感觉里，但 AI 不懂感觉，只懂规则。
第四叠最关键，叫“我们凭什么”。侧重在原料与标准、检测与适用条件、条款与售后、真实用户反馈与案例。没有证据，就别让 AI 说满；没有条款，就别让 AI 承诺。丑话说在前面：如果在证据这件事偷懒，AI 就一定会替你付出代价。
四叠卡片做完，才轮到“R”——检索。技术上很简单：写直播口播，就优先翻语气卡与禁用词；写功效卖点，就必须翻证据卡与适用边界；写种草故事，可以更情绪，但差异点仍要绑定证据。
没有这些检索到的材料，模型就只剩训练语料里的平均表达，自然会把你写成“全网通用的爆款表达”。
但检索还不够。因为检索只能告诉它“参考什么”，不能保证它“遵守什么”。品牌 RAG 真正的关键是“刹车”——把品牌纪律写成硬规则，写进流程里。
这里就卖一个关子啦，关注账号并转发到朋友圈的小伙伴，私信后台会领域到这家独家品牌RAG规则说明书。
两周后那个市场老大给我一个反馈：内容量虽然没有爆炸，但内部扯皮少了，客服抱怨少了，新人写出来的东西开始“像一个品牌”。她说“我终于敢让新人用 AI 了”。
也许，这才是 AI 时代的品牌新强度。
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