AI
AI 电商基础 入门课
第一篇章 · 电商 AI 认知底座
概念 免费公开课 第 10 / 11 节
应对四：评测 + 人工抽检
提示词、温度、RAG 都配齐了，AI 输出就能 100% 放心？不能。但凡直接面对客人的内容，永远需要一道“验收”。
概念实战7 分钟
电商人其实早就懂这个道理
你仓库发货，打包员再熟练，质检岗也不会撤——不是不信任，是出错的代价太大。AI 输出是一个道理：前三件武器把错误率从 30% 压到 1%，但剩下的 1% 落在商品标题上就是违规，落在客服承诺上就是投诉。
这道“验收”分两层：机器评测（用规则和另一个 AI 批量筛）和人工抽检（人按清单过一遍）。机器负责量，人负责兜住机器漏掉的。冷启动阶段人工比例高，跑顺了逐步降低——这套打法有个专门的名字叫 HITL（Human-in-the-loop，人在回路）。
抽检模拟器 · 每天 500 条文案 · 错误率 2%
人工抽检比例 20%每天人工检查（条）100大概率能抓到（条）2漏网上架（条）8每天质检耗时（约）1.7h
抓到的错误 / 漏网的错误
每天 8 条带错文案直接上架——抽检比例对高危内容来说太低了。
看出来了吧：抽检是笔经济账
100% 全检最安全，但 500 条全检意味着 AI 省的人力又还回去了。正确的姿势是分级抽检：
- 高危内容全检：涉及价格、功效、活动承诺的输出，一条都不放过——这些是赔钱项。
- 中危内容按比例：详情页文案、客服常规回复，抽 20%-30%，盯着错误率动态调整。
- 低危内容机器筛：内部素材、创意草稿，过一遍规则检查（违禁词、字数）就行。
质检清单：把“看看有没有问题”变成打勾
抽检最大的坑是“凭感觉看”。必须做成清单，一条一条打勾。一份文案质检清单长这样：
- □ 参数事实：文案里的数字、材质、规格，和商品参数表逐条对得上吗？
- □ 违禁词：有没有“最/第一/治疗/美白”等广告法和平台违禁词？
- □ 承诺：有没有 AI 自作主张许下的承诺（“无效退款”“孕妇可用”）？
- □ 调性：像不像我们店说话的方式？丢进店铺首页违和吗？
认知底座篇收尾：提示词管风格、温度管尺度、RAG 管事实、评测管兜底——四件武器配齐，你就从“AI 盲盒玩家”变成了“AI 质检经理”。第二篇章开始，我们把这些认知组装成能真正干活的业务流智能体。
📌 本节要点
- 四件武器齐活：提示词、温度、RAG 压错误率，评测+抽检兜剩下的 1%。
- 抽检是经济账：高危全检、中危比例抽、低危机器筛，别为低危内容浪费人力。
- 质检必须清单化：参数事实、违禁词、承诺、调性，逐条打勾，不凭感觉。
- 错误率动态调档：跑顺了降抽检，换提示词/换模型后立刻恢复高比例。