工单打标签，应该让模型自由生成还是做分类？
客服团队要把用户工单归入固定的八个类别，用于后续分流与统计报表。
- 01标签集合是固定的
- 02每条工单只能有一个标签
- 03分类结果要能统计
你会选择哪一种决策？
先做选择，再展开每条路径的判断。键盘按 1–3 作答。
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有条件成立
人工确认能兜住错误，但每条工单都过一遍人工，省下的工作量有限，只算过渡方案。
⚖️ 评审反诘 · 业务运维 Leader「这套方案只在特定理想条件下成立。如果前置依赖（如网络质量、向量切片准确度或并发负载）发生波动，降级预案是什么？」
PM 审视：不可把假设当成事实。必须在前置方案中明确定量成立指标，并随附故障回退 Runbook。
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推荐路径
标签固定、结果要能统计，分类是定义明确的任务，输出范围可控，也便于后续核对。
🎯 评审反诘 · 项目立项评审委员会「该推荐路径在保证业务确定性的同时，把大模型用在了最具杠杆价值的核心环节。如何量化并向管理层证明 ROI？」
PM 论据：以最小的工程研发复杂度锁定 90%+ 的核心诉求，风险完全隔绝在可控沙箱内，交付确定性最高。
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高风险路径
自由生成会得到措辞各异的标签，同一类问题被写成多种说法，分流和统计都会失效。
⚡ 评审反诘 · 技术架构师 / 风控评审人「该方案明显引入了不可控的不确定性、调用延迟与接口成本。一旦长尾样本发生幻觉或服务超时，由谁对业务资损与客诉担责？」
PM 审视：切忌盲目“为 AI 而 AI”，确定性问题坚持规则优先，高风险链路必须设置安全熔断阀。
已自动收录至错题攻坚本
该选项在实际业务中存在盲区或隐性风险。已为你自动归集，随时可前往攻坚专区专项消灭。
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输出范围固定且需要统计时，用分类而不是自由生成。
- 01标签集合是否固定
- 02结果是否需要汇总统计
- 03自由文本是否带来额外成本
PM 落地
如果你是产品经理，下一步做什么
先定义产品需要的最小输出字段与标签集合，再决定是否允许自由生成。
工业实战落地Gate 01 · 判断 AI 边界
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