订单信息抽取，输出该用结构化还是自由文本？
运营要把邮件里的订单信息录入系统，字段固定为商品、数量与收货地址。
- 01目标字段只有三个
- 02下游系统按字段读取
- 03字段缺失需要提示补录
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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高风险路径
把确定的字段抽取变成人工逐条寻找，既慢又容易抄错，没有解决录入效率问题。
⚡ 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。
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推荐路径
下游系统按字段读取，结构化输出可以直接入库，字段缺失也能被程序识别并提示补录。
🎯 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
自然语言总结无法被系统直接读取，还得再解析一遍，等于把问题往后推了一层。
⚡ 评审反诘 · 技术架构师 / 风控评审人「完全缺少人机协同与内容安全过滤，若模型吐出敏感数据或被 Prompt 注入攻击越狱，安全防线在哪里？」
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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下游要按字段处理时，让模型直接输出结构化结果。
- 01下游是否按字段读取
- 02字段集合是否固定
- 03自由文本是否还需要二次解析
PM 落地
如果你是产品经理，下一步做什么
把目标字段、缺失处理与下游读取方式写成接口约定，再据此确定输出格式。
工业实战落地Gate 01 · 判断 AI 边界
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