AI 的关键要点
AI 工具的成本口径远超订阅费或 API 调用费，必须纳入数据整理、提示词维护、人工复核、失败重试及安全治理等隐性支出。稳定的提示词模板需明确角色、任务、输入输出格式及失败处理机制，这是批量生产保持一致性的基础。大模型输出仅适合作为初稿，涉及事实、价格或法律财务等内容时，必须保留人工复核环节以确保准确性。
- 成本包含数据整理、提示词维护及人工复核等隐性支出
- 稳定模板需定义角色、任务、格式及失败处理机制
- 涉及关键事实必须保留人工复核环节
如何评估 AI
面向预算敏感场景，选型前需确认目标、约束条件及可验证指标。执行评估时重点核对准确率、召回率与响应延迟，同时记录幻觉输出、数据外泄及版权不清等风险信号。知识库问答质量取决于资料覆盖度、切分粒度、检索排序及提示词约束，需综合考量技术架构对成本的影响。
- 重点核对准确率、召回率与响应延迟
- 记录幻觉输出、数据外泄及版权风险
- 评估依赖资料覆盖度与检索排序效果
AI 的选择建议
建议优先建立标准化的人工复核流程，明确不可将模型回答直接作为权威来源。制定流程时需设定清晰的验收标准，避免无效重试带来的额外成本。在资源筛选上，应依据适用条件、风险边界和可执行的下一步动作进行决策，确保投入产出比可控。
- 建立标准化人工复核流程
- 设定清晰验收标准避免无效重试
- 依据风险边界执行决策