RAG Attribution：OpenLedger 让我更在意的是，AI 引用资料能不能说清楚
我有次用 AI 查一个项目资料，它回答得特别顺，连路线图和机制都写得很像回事。
结果我顺手去核对，发现有一部分是旧信息，还有一部分来源根本对不上。那一刻挺无语的：不是 AI 不会写，而是它写得太像真的，反而更容易骗过人。
所以我觉得 @OpenLedger 的 RAG Attribution 很值得单独讲。
普通用户可能不关心这个词，但体验上很好理解：AI 在回答时，不应该只是“我总结了”，而要能说清楚它检索了哪些资料、用了哪些内容、这些内容和输出之间有什么关系。
这对币圈内容太重要了。
现在项目更新很快，很多资料昨天还对，今天可能就过期。你让 AI 写项目分析，如果它拿旧资料拼一篇漂亮文章，读者看起来没问题，实际上风险很大。RAG Attribution 的意义，就是尽量让 AI 的检索内容可追踪，不让答案完全飘在空中。
怎么用？比如你让 OpenLedger 帮你整理一个项目，不要只要最终短文，可以先让它列出“本次回答基于哪些资料点”。哪些是官方动态，哪些是链上数据，哪些是社区信息，哪些还需要复查。再决定哪些能写进文章。
这比直接生成内容更稳。
对创作者来说，它能减少“AI 胡编但你背锅”的风险。对数据贡献者来说，如果你的资料被模型检索并影响输出，也更有机会被记录。对 $OPEN 来说，这类可追踪推理越多，推理支付和贡献奖励才更像真实服务。
AI 写得像人不难，难的是它说得清楚自己从哪里学来的。