数字人互动面向展厅、政务大厅、门店与园区问询：先按场景建设 RAG 知识库，再用业务语料做大模型微调，让数字人听得懂现场问题、答得出可核验内容，而不是套用通用闲聊。
展厅讲解、政务办事、门店导购的知识边界完全不同。互动数字人按场景拆库：文档切片、向量检索与图谱关系可增删改，回答附带来源片段，避免现场「编答案」。
展项、办事指南、商品与售后分库存放，现场只检索当前场景，降低串话。
答复可回溯到制度条款或展板原文，便于工作人员当场核对。
过期活动、变价与下线展项可即时删除，避免数字人念旧信息。
RAG 解决「答什么」，微调解决「怎么说」。收集该大厅、该门店的高频问法、礼貌用语与禁止承诺，用 LoRA / QLoRA 等轻量方式微调，让语气、称谓与拒绝策略符合现场规范。
把口语、方言和省略问句映射到标准知识点，减少「听懂了但检索错」。
涉及承诺、法律效力或超出知识库的问题，明确拒答并引导到窗口或二维码。
现场对话日志可回流数据工厂，清洗后进入下一轮微调，形成闭环。
敏感场景可将检索与推理放在本地或专属实例，数据不出域。
导办、材料清单、窗口指引。强调准确与可追溯，不替代窗口裁决。
展项讲解、产业数据问答、接待话术。可与智能大屏、TokenHub 知识中枢联动。
商品对比、库存口径、售后流程。超出范围转店员，避免错误承诺。
