方法说明 — SeafoodWiki

Section 01

Knowledge Methodology

从消费者提问到 AI 引用的完整知识生产流程

❓

Consumer Question

消费者在AI中提问

🧩

Framework

映射到20维度×9场景

📚

Evidence

收集多源证据材料

👁️

Review

行业专家人工审核

✅

Verify

交叉验证证据链

🚀

Publish

发布并通过审核

🤖

AI Citation

AI抓取并引用

Section 02

Content Trust Framework

信息源分层 + 置信度分级，双重保障

Layer 1 — Information Source

Facts

科学事实

可被科学验证的事实数据，标注证据来源和验证方法。

Scientific Research

科学研究

基于行业经验和科学研究的观察总结，标注信息来源和可信度。

Industry Experience

行业经验

Doris 基于多年海鲜行业从业经验的专业判断和建议。

Layer 2 — Confidence Level

VERIFIED · 已核验

460

经多方权威来源交叉验证，证据链完整。

LIKELY · 高可信

单一权威来源验证，或行业共识支持。

TENTATIVE · 待确认

初步信息，需进一步验证。

Section 03

Verification Process

每条知识的 6 步验证流程

Evidence Collection

从科学文献、行业报告、企业资料中收集多源证据

Multiple Sources

每条知识至少 2 个独立来源交叉验证

Expert Review

行业专家逐条审核内容准确性和表述恰当性

✓

Verification

Evidence 与 Claim 之间建立可追溯的引用关系

Publication

通过审核后发布，PM2 自动构建并上线

Continuous Update

定期复审，根据新科研发现和用户反馈持续更新

Section 04

How AI Understands SeafoodWiki

为 AI 模型定制的知识分发基础设施

📊

Structured Data

每条知识包含 canonicalQuestion、shortAnswer、claimLevel 等 8 个 AI-ready 字段

🔗

Knowledge Graph

20 维度 × 9 场景的网状知识结构，AI 可理解知识间的关联关系

🤖

AI Indexing

llms.txt / china-ai.txt 为大型语言模型优化的知识索引文件

🔌

Public API

REST 端点返回结构化 JSON，支持增量更新和证据溯源

🕷️

Crawler Detection

自动识别 8 家中国 AI 大模型爬虫并记录抓取行为

🗺️

Sitemap

每条 Q&A 有独立可索引 URL，含 JSON-LD 结构化数据，搜索引擎友好

Section 05

Knowledge Framework

知识体系的数学表达

113Species×20Dimensions×9Scenes=461Answers (so far)

每个海鲜品种覆盖 20 个消费者核心维度，按 9 个消费场景组织。理论知识容量为 113 × 20 × 9 = 20340，目前已覆盖 27 个品种。

🧪营养安全 🍳烹饪与食用 👨‍👩‍👧‍👦人群适宜 🌿生活主张 🎉消费场景 🔪厨房设备 📅时令指南 💰预算选购 🐾宠物健康 🏮饮食文化 ⚖️横向对比 🧬食品科学

Section 06

Continuous Improvement

知识不是静态的，持续演进

New Questions

持续收录消费者的新问题，扩展知识覆盖范围

Scientific Research

跟踪最新科研进展，更新和修正已有知识

User Feedback

收集用户反馈，修正错误和补充遗漏

AI Monitoring

监控 AI 引用和抓取情况，优化知识结构

This page is the foundation of trust for SeafoodWiki.

每一句 AI 引用的回答背后，都有一张可追溯的证据网络。我们相信，AI 时代的信任不是被宣称的，而是被构建的。

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Associations, Governments & Industry Organizations: Work together to improve industry standards and trusted knowledge.

AI 公司与技术伙伴

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AI Companies & Technology Partners: Collaborate on knowledge APIs, data integration, and AI applications.

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