稳定，如同一张温暖舒适的毯子，能覆盖住日常的琐碎与焦虑，但也容易让人在恒温中模糊了边界，忘却了窗外尚有四季更迭、风霜雨雪。吴迪在xx医药的工作，在经过初期攻坚、成功部署大模型并获得认可后，就进入了这样一段平缓的“恒温期”。
每日按时上下班，维护着稳定运行的文献提取系统和内部大模型服务，处理一些零星的用户反馈和优化需求。工作内容驾轻就熟，压力适中，环境友好，薪资按时发放。这几乎是无数职场人梦寐以求的“神仙”状态。然而，在这片看似波澜不惊的平静水面之下，吴迪那颗经历过市场残酷洗礼、深知竞争法则的心，却始终保持着一种清醒的、甚至略带警惕的雷达，在持续扫描着周围的环境信号。
他清晰地认识到一个关键事实：这里，是一家医药公司。
公司的核心价值在于药物的研发、生产、销售与合规，所有的资源、注意力和管理重心都天然地向这些主营业务倾斜。像AI研发这类属于“数字化转型”探索范畴的支撑性部门，其存在的必要性，并非像呼吸一样不可或缺。它更像是一个锦上添花的“实验田”，其价值需要被持续证明，否则，在资源收紧或战略评估时，就极易成为首先被质疑、甚至被裁撤的对象。
这里不像他之前所在的互联网公司，技术驱动是血脉里的基因，项目和需求如同潮水般源源不断，员工只需要像高效的处理器，被动接单、完成即可。在这里，他不能像过去那样，安逸地等待着领导分配下一个明确的任务。王主任的放权管理风格，在给予自由的同时，也意味着他必须承担起自我驱动的责任。
他必须主动去发现问题，主动去寻找AI技术能与业务结合的新场景，主动去创造需求，然后主动去找领导，为自己“安排”工作。
这不仅仅是一种积极的工作态度，更是一种深刻的生存智慧，是对自身岗位存在意义的主动扞卫。他不能让领导觉得，这个AI研发岗位在完成初期几个项目后，就陷入了无事可做的闲置状态，或者仅仅是一个昂贵的“系统维护员”。他必须让王主任，乃至更高层的管理者，持续地感受到他存在的“意义”和“价值”——他不是一个成本中心，而是一个能够不断创造新价值、带来新可能性的增长点。
否则，在资本理性而冷酷的算法里，一个无法持续证明自身价值的岗位，最终的归宿很可能就是被“优化”掉。他来之不易的稳定、他精心选择的转型道路、他全家赖以依靠的这份收入，都可能随之动摇。
正是这种深植于内心的危机感与责任感，驱动着他在大模型稳定运行后，没有沉溺于成功的余温，而是立刻开始了新的思考与探索。他向王主任提出的关于提示词模板、交互优化乃至RAG（检索增强生成）的新方向建议，其深层动机，绝不仅仅是对公司利益的负责，更是对自己职业未来的负责，是对抗那种“被闲置”、“被边缘化”潜在风险的最有力武器。
他的提案，获得了王主任谨慎而支持的首肯。这像一剂强心针，更加坚定了他的信念：在这个环境中，主动创造，是唯一的生存和发展之道。
接下来的时间，吴迪和陈浩这对沉默却高效的搭档，便按照“分步走”的战略，开始了新一轮的研发升级。办公室里的氛围，悄然从之前的“攻坚克难”转变为一种更具规划性的“精工细作”。
第一步，提示词模板与交互优化。这是提升用户体验、降低使用门槛的速效药。
吴迪首先化身“产品经理”和“用户研究员”。他不再仅仅埋头于代码，而是主动去接触那些已经开始尝试使用大模型服务的其他部门同事，主要是研发部和市场部的一些年轻员工。他利用午餐时间，或者通过内部通讯工具，看似随意地聊起使用感受。
“李工，用那个模型帮忙写报告框架，感觉怎么样？有没有哪里觉得不方便？”
“王姐，用它搜索文献摘要，提问的时候会不会不知道该怎么描述才准确？”
这些反馈被他一一记录下来。他发现，很多非技术背景的同事，确实存在“提问难”的问题，要么问题过于宽泛导致回答空洞，要么缺乏关键信息导致模型误解。同时，现有的web界面也确实简陋，缺乏历史记录等功能，每次都需要重新输入。
基于这些洞察，他开始了设计。他梳理出了几个最高频的业务场景：“实验报告辅助生成”、“竞品信息快速摘要”、“会议纪要整理辅助”、“技术问题答疑”。针对每个场景，他设计了结构化的输入表单。
例如，“实验报告辅助生成”模板，会要求用户填写“实验目的”、“主要方法”、“关键数据观测结果”等字段，后台将这些结构化信息与预设的优质提示词组合，再提交给模型，从而确保能生成格式规范、内容聚焦的报告框架。
而交互优化方面，他增加了对话历史记录的本地存储功能，增加了“一键复制”结果按钮，并添加了一个简单的“反馈”按钮（有用\/无用），默默收集用户的隐式评价。
陈浩则负责后端服务的能力扩展和ApI接口的调整，以支持这些新的前端功能。两人配合默契，吴迪完成前端页面和逻辑后，陈浩就能迅速理解意图，提供稳定的后端支持。
这个过程，让吴迪体验到了不同于纯技术开发的另一种成就感——看到自己设计的功能，实实在在地降低了同事的工作负担，听到了他们“这个好用多了！”的真诚评价。这种价值的即时反馈，是调试代码、提升模型准确率百分比之外，另一种令人满足的愉悦。
第二步，RAG（检索增强生成）的试点探索。 这是迈向“公司专家”系统的关键一步，也是王主任叮嘱需要谨慎处理的硬骨头。
在推进第一步的同时，吴迪已经开始着手规划这个试点。他没有好高骛远，严格遵循王主任“小切口”的原则。他没有去触碰最核心的药物研发数据，而是将目标锁定在了公司内部公开的《It服务管理与支持手册》和《员工行政规章制度汇编》上。这些文档格式相对统一，内容边界清晰，不涉及敏感业务数据，是理想的试验田。
他首先需要解决的是文档解析与向量化的技术路径。之前的pdF解析经验派上了用场，但面对制度文档中大量的条款、编号、引用，需要更精细的文本切分（chunking）策略。他和陈浩花了大量时间讨论，如何设定块（chunk）的大小和重叠区，才能在保留语义完整性的同时，便于后续检索。
接着是**向量数据库的选型与部署**。他们对比了几种轻量级的开源方案，最终选择了一款易于集成、性能足够满足试点需求的产品。陈浩负责在测试服务器上部署和维护这个向量数据库。
然后是最核心的检索逻辑设计。如何将用户的自然语言问题，有效地转换成向量查询，并从数据库中召回最相关的文档片段？这里涉及到查询理解、语义相似度计算阈值设定等一系列调优工作。
最后，才是将检索到的相关片段作为上下文，与大模型的原生能力结合，生成最终答案的**pipeline（流水线）搭建**。
整个过程，犹如在微观世界里构建一个精密的生态系统。每一个环节都可能出问题：解析不准确导致信息碎片化，块大小不合适影响检索效果，向量模型选择不当导致语义匹配偏差，检索阈值设定过高或过低影响召回率与准确率……
吴迪和陈浩投入了大量的时间进行实验和调试。他们构建了一个小的测试集，包含各种可能针对公司制度提出的问题，然后一遍遍运行整个pipeline，分析中间结果，定位问题环节，进行调整优化。这个过程极其枯燥，进展缓慢，常常一整天下来，只是将某个指标提升了微不足道的几个百分点。
但吴迪乐在其中。他享受着这种从无到有、将一个复杂构想一步步变为现实的过程。他感觉自己不再是简单的工具使用者，而是在创造一种新的能力，一种能够让机器“理解”并“运用”公司内部知识的能力。
几个月的时间，就在这种一步一个脚印的研发升级中悄然流逝。办公室的白板上，画满了架构图、流程图和待解决的问题列表。吴迪和陈浩的交流，也变得更加频繁和深入，从单纯的技术实现，扩展到对业务逻辑理解的讨论。
吴迪没有定期向王主任汇报琐碎的进展，但他会在每个关键节点取得突破后，发送一份简洁明了的阶段性成果摘要。他让领导知道，他们一直在稳步推进，并且不断有新的、积极的产出。
终于，在一个周五的下午，吴迪点开了那个经过无数次迭代的RAG试点系统界面。他输入了一个问题：“员工申请年假的流程是什么？”
系统几乎在瞬间，就从向量化的《员工行政规章制度汇编》中检索出了关于年假申请的核心条款，并将其作为上下文提供给大模型。模型生成的回答，不再是基于通用知识的泛泛而谈，而是精准地引用了公司内部的制度条文，清晰地列出了申请条件、流程步骤和所需材料。
看着屏幕上那准确、具体、极具针对性的答案，吴迪和陈浩再次对视，这一次，他们眼中闪烁的，是另一种光芒——那是一种开拓者看到新大陆边界时的兴奋与笃定。
吴迪知道，他又一次成功地为自己“安排”了有价值的工作，并且再次证明了AI研发这个岗位，在这个传统行业里，并非昙花一现的摆设，而是拥有持续进化、深度赋能业务潜力的活水。他从一个被动等待任务的执行者，彻底蜕变为一个主动创造价值的探索者。这条自我证明、自我驱动的道路，他将会坚定不移地继续走下去。因为只有这样，他才能将那份来之不易的“神仙工作”，真正牢牢地握在自己手中，并将它变为通向更广阔天地的坚实平台。