核心判断与成本构成
成本控制不仅涉及订阅费或API费用，更关键的是数据整理、提示词维护、人工复核及失败重试的综合投入。大模型输出适合作为辅助判断，但涉及事实、价格或法律财务内容时，必须保留人工复核环节，严禁直接将其作为权威来源。
- 成本口径包含数据整理、提示词维护、人工复核及安全治理
- AI输出仅适合作为初稿，关键领域需人工复核
- 需明确不可把模型回答直接当作权威来源
人工复核流程制定要点
面向预算敏感用户，制定流程前需确认目标、约束条件及可验证指标。执行时应重点核对准确率、召回率与响应延迟，并记录幻觉输出、数据外泄等风险信号。低代码工具可围绕响应延迟判断进展，将幻觉输出设定为风险边界。
- 执行前确认目标、约束条件与可验证指标
- 重点核对准确率、召回率及响应延迟
- 记录幻觉输出、数据外泄及版权不清风险
资源筛选与适用建议
稳定的提示词模板应包含角色、任务、输入输出格式及禁止事项，便于批量生产保持一致。知识库问答质量取决于资料覆盖度、切分粒度及检索排序。选择资源时需依据场景匹配度，优先筛选支持明确失败处理机制的工具。
- 提示词模板需包含角色、任务及失败处理方式
- 知识库质量依赖资料覆盖与检索排序
- 优先筛选支持明确失败处理机制的工具