检索要多召回相关内容，还是要让结果都精准可用？
法务检索希望尽量不漏掉相关条款，但召回放宽后大量不相关条文混入结果，律师仍要逐条筛掉。
- 01漏掉条款后果较重
- 02结果过多需人工筛选
- 03条款表述差异较大
- 04检索结果直接进入工作底稿
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 1–4 作答。
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有条件成立
漏检风险最低，但把筛选负担全部交给律师，结果越多越难发现真正相关的条文，效率代价由使用者承担。
⚖️ 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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有条件成立
结果干净，但低置信度却关键的相关条款会被直接漏掉，代价以漏检形式出现，且往往在事后复核时才被发现。
⚖️ 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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高风险路径
两个目标都没守住：召回与精确同时拉高会让阈值互相牵制，调参没有明确优先级，最后两个指标都不达标。
⚡ 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
把不漏当作底线，用后续环节控制噪音。代价是系统复杂度上升、单次耗时更长，但既不漏条款也减少了人工筛选量。
🎯 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。
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。
不只记答案，记住判断方法
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召回与精确冲突时，先确认漏检与噪音哪个代价更高，把底线指标定死，再用后续环节压低另一个代价。
- 01漏检和噪音哪个更贵
- 02筛选负担由谁承担
- 03底线指标定在哪
PM 落地
如果你是产品经理，下一步做什么
写出召回与精确的底线指标与目标指标，说明筛选环节由谁承担，并给出重排与过滤规则的验收方式。
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在《智能客服知识库与回答辅助》案例中，完整推演该阶段的事实依据、盲区核验、方案三选一与决策影响天平。