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小团队如何给 AI 工作流做第一轮评估

从少量但覆盖关键失败路径的样本开始,记录基线与反例。

独立编辑内容

确定任务和错误

先写清输出被谁使用、哪些错误可以修正、哪些错误会产生高代价。每种错误至少准备可复核的样本,不能只凭总体“看着不错”。

准备样本

把正常、模糊、缺资料、资料冲突和异常输入分组;保留原流程结果和人工期望。样本取得需有授权,个人信息做最小化处理。

复测与决策

每次更改模型、提示词、资料或流程后用同一组样本回归测试,并记录新问题。通过阈值由业务负责人按具体任务决定,不套用统一百分比。

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