把评测失败分类成可行动的类型

人工智能 · 2026-10-07

失败不分类就只能一条条看。本文给出一张 8~12 类的失败类型表、每类对应的修复方向(重点区分「事实错误」与「编造」)、让分类被执行的四个动作与三个反模式。


"失败了 23 条"不是可行动的信息

评测跑完报"23 条失败" ✗ —— 接下来该干嘛 ✔?没有分类,就只能一条条看 ✔,

而人一忙就只看前几条 ✔,剩下的长期没人管 ✔。

**把失败分成"可行动的类型"** ✔,每类对应一个明确的修复方向 ✔。

一、一张实用的失败类型表(8~12 类)

```

① 格式不符(要 JSON 给了散文 / 字段缺失 ✔)

② 事实错误(与资料冲突 ✔)

③ 编造(资料里没有却断言 ✔)★最危险

④ 漏答(该说的没说 ✔)

⑤ 理解偏差(答非所问 ✔)

⑥ 拒答过度(该答却说不确定 ✔)

⑦ 未标注不确定(推断当事实 ✔)

⑧ 引用错误(引用不支持结论 ✔)

⑨ 延迟/超时 ✔

⑩ 越权/合规(不该答却答 ✔)★高危

```

**要点**:类型要**互斥且可判定** ✗ ✔ —— 一条失败只归一类(选最主要的 ✔),

否则统计会重叠 ✔,谁也说不清该先修哪类 ✔。

二、每类要配"修复方向"(这才是可行动的关键)

| 类型 | 优先查哪里 |

|---|---|

| ① 格式不符 | 输出 schema、示例、校验与重试 ✔ |

| ② 事实错误 | 检索召回与片段质量(先查资料 ✔) |

| ③ 编造 | 证据表、引用校验、拒答标准 ✔ |

| ④ 漏答 | 检索覆盖、上下文截断 ✔ |

| ⑤ 理解偏差 | 任务说明与澄清机制 ✔ |

| ⑥ 拒答过度 | 拒绝阈值、提示词过保守 ✔ |

| ⑦ 未标注不确定 | 不确定性传递 ✔ |

| ⑧ 引用错误 | 引用一致性校验 ✔ |

| ⑨ 延迟 | 并行化、输出长度、缓存 ✔ |

| ⑩ 越权 | 权限模型与检索层过滤 ✔ |

**注意 ② 与 ③ 的区别** ✗:② 是"资料里有正确信息但答错" ✔;③ 是"资料里根本没有却说了" ✔。

两者的修法完全不同 ✔(前者改检索,后者加引用校验与拒答 ✔)——

**分不清这两类,就会一直在换模型** ✗。

三、怎么让分类"真的被执行"

1. **报告里只给 Top 3 类型** ✔(每类给 1 条样例原文 + 建议动作 ✔);

2. **每周例会只看类型分布变化** ✔(不看总量 ✔);

3. **每类指定一个"待办"** ✔(谁、什么时候、怎么验证 ✔);

4. **修复后重跑**,确认该类下降且**其它类没有上升** ✔(常见副作用 ✔)。

四、三个反模式

  • **只统计总失败数** ✗;
  • **类型太多(30 类)** ✗ → 没人记得住,标注也不一致 ✔;
  • **类型不改** ✗ → 系统变了,失败模式也变了 ✔(每季度校准一次 ✔)。
  • 一条判据

    > 看到"本周失败率上升 2 个点" ✔,你能否**立刻**说出"是第 3 类上升了" ✔ 以及"该改哪里" ✔?

    > 不能,说明失败没有被分类 ✗。

    想要你的品牌在AI回答里被推荐?

    免费诊断 →