評估與品質 · 實作指南
按知識任務選模型，不必全部使用同一旗艦
把任務拆開比較，才能知道成本與品質的瓶頸在哪裡。
先畫出任務鏈
知識助手可能用不同元件讀檔、檢索證據與撰寫答案。先分別比較各階段，不要一次更換所有模型。假設客服流程的錯答源於漏讀條款，再強的回答模型也不能可靠重建從未提供的內容。初期架構應簡單到能診斷問題，並記錄每步輸入輸出，避免團隊只因最終答案差，就認定必須購買更昂貴的生成模型。
為不同任務設定驗收
讀檔重點是欄位及結構，檢索重點是正確段落，分類需要穩定分流，生成則需要有依據且清晰的回應。每階段準備小型測試集與負責人。模型評估服務是工具，不是替代驗收標準。單一品質總分可能掩蓋一種系統：文字寫得很好，卻把請求分到錯誤隊列，或引用過期文件。這些錯誤對實際營運的影響應分別記錄。
流程一覽
有意識地分流例外
若用較便宜模型處理例行分類，應明確定義哪些不確定情況轉給更強模型或人員。避免無限重試，在沒有新證據下增加費用。記錄路徑、原因及結果，並以難輸入測試後備方案，不能只在架構圖畫一支箭嘴。無論選哪個模型，權限都必須一致；不能因任務被升級，就順便把更多公司資料交給未核准的供應商。
只加入有證據的複雜度
每加一個模型，都增加監測、版本與支援工作。接受分流複雜度前，先把完整系統與簡單基線比較，同時看延遲、人工處理時間及使用費。來源評估指引提供比較工具背景；本文建議只有在實際失敗模式與營運預算支援時，才加入專門化。若團隊無法清楚解釋模型選擇原因，往往也難以在上線後維護其後果。
定期檢查分流結果
定期一起檢查已升級與未升級任務，確認更昂貴路徑是否真正改變結果，以及簡單個案是否不必要地升級。對無法解決已記錄失敗、卻持續增加成本的路徑，應考慮簡化。真正模糊工作仍保留人工選項。分流不能只看用量，還應看人員是否更容易確認責任與修正錯誤，否則增加模型可能只是把問題搬到別處。
來源與延伸閱讀
編輯原則
本系列以 AI 輔助原創撰寫，並對照連結的公開來源。實作建議與假設情境屬編輯分析，並非客戶實績。來源發布日期及產品細節可能與本系列整理日期不同。