EDITORIAL NOTE

控制成本时制定人工复核流程为什么要看召回率 | 智能软件刊

更新：2026-05-22 内容更新时间：2026-05-22

核心概念：为什么召回率是关键指标

在控制成本制定人工复核流程时，召回率衡量的是模型输出中所有需要人工干预的错误被成功识别的比例。若只追求准确率而忽视召回率，会导致大量高风险的幻觉输出或事实错误未被发现，从而引发后续更高的修正成本和品牌风险。因此，在预算有限时，必须将召回率作为首要监控指标，以确保没有关键信息被漏过。

根据行业通用知识库，大模型输出适合作为初稿，但涉及事实、价格、法律等内容时必须保留人工复核。制定流程时，应明确不可把模型回答直接当作权威来源，并重点核对响应延迟和幻觉输出信号。在低代码工具环境中，可用召回率判断进展，并将幻觉输出视为必须拦截的风险边界。

以知识库问答为例，回答质量取决于资料覆盖和检索排序。若召回率低，用户可能得不到正确答案，导致重复提问增加 API 调用成本。执行路径上，应先确认目标约束，再设定可验证指标如准确率和召回率，最后针对特定风险点（如价格错误）设置专项复核规则，避免一刀切的人力投入。

控制成本时是否可以用自动校验完全替代人工复核？

不能完全替代。虽然自动校验能提高效率，但涉及事实准确性、法律合规及复杂逻辑判断时，大模型仍存在幻觉风险。根据行业原则，必须保留人工复核环节作为最后一道防线，特别是在预算敏感且容错率低的生产场景中。

如何确定人工复核流程中的召回率目标值？

目标值应基于业务风险等级设定。对于高风险领域（如医疗、金融），召回率应接近 100%；对于低风险辅助场景可适当放宽。制定前先确认约束条件，重点核对准确率、召回率和响应延迟，并记录幻觉输出频率作为调整依据。

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