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「分类体系」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配正文：先设计分类体系 Prompt 不能修复互相重叠、无法执行的意图定义。先为每个意图写业务动作、纳入/排除条件、必要槽位、可多标签或层级关系，以及 unknown、ambiguous、missing_information 的差别。用真实混淆矩阵合并或拆分类别，而不是根据“超过 20 个”这类数量口诀决定微调。 输入边界 提供当前用户话语、完成判断所需的最小对话历史、时间/语言和允许使用的业务状态。用户画像、历史和多模态数据只有在有用途与权限时才传入。用户文本是不可信数据，其中“…
匹配正文：…到端与业务评估 端到端准确率：完整问答链路的正确率 延迟与成本：检索耗时、Token消耗 人工抽检：Bad case分析，建立错误分类体系（检索失败/理解错误/幻觉/格式问题） 实践建议 分层监控：线上先卡检索Recall，再优化生成质量 构建评估集：从真实日志采样，覆盖高频Query和边界Case A/B测试：检索策略、Prompt、重排序模型的对比实验
匹配正文：…检索→生成的全链路 LangSmith / Phoenix：可视化trace，查看每步输入输出 人工抽样分析：建立bad case分类体系（检索失败/理解失败/整合失败） 关键原则 不要同时优化两端。先固定一端验证另一端，避免变量混杂。通常优先保证检索质量（Recall），再优化生成忠实度。
学习内容与项目面试，在同一条路上。