本文提出用知识图谱+RAG+轻量LLM的混合架构打造“人工智能猜凹凸人物”，以信息增益驱动提问、以权威证据保证可解释性，并通过离线/在线指标与灰度迭代持续优化。在数据侧构建标准化人物属性与关系，在工程侧以可替代、合规组件搭建检索和图推理，并用本土与海外模型实现自然语言理解与问法生成。方案兼顾准确率、回合效率、成本与合规，支持从冷启动到规模化运营的全阶段演进，并面向多模态与可信AI趋势进行扩展。

切换大模型基座的评测应分为离线与线上两阶段：先以多维指标与可重现的基准筛选，再通过影子流与A/B在真实场景验证。核心维度涵盖质量、效率、成本、安全与兼容性，并以加权评分卡和硬性门槛做决策。通过灰度发布、自动回滚与提示词回归控制风险，构建多模型路由与治理体系，实现在不同任务与人群中的稳定收益与合规保障。

本文系统阐述大模型如何通过对话策略、界面组件与数据治理实现“从能答到会带”的用户引导：以系统提示、少样本与自反思等提示工程为骨架，辅以澄清—规划—执行—校验的闭环，并在界面上以可见的下一步、渐进披露、错误恢复和多模态呈现降低认知负荷；通过画像、记忆与检索治理实现轻量个性化，在合规前提下采用拒绝+替代的安全引导；最终以线下基准、线上A/B、可观察性与单位经济为约束持续优化，引导成为可验证、可复制、可审计的产品能力。

寻找背部需求点要系统结合用户调研、数据分析与专家意见，全面覆盖健康、舒适、智能和多场景复合型需求。通过科学流程识别目标用户和典型场景，收集痛点后依托竞品比对和大数据，逐步筛选优化高价值需求，实现创新产品设计。采用协作与研发管理平台可提升团队对需求变更和产品创新的响应效率。未来，背部需求点的个性化、智能化与绿色趋势会持续加速，推动行业健康发展。