效率问题
大量搜索结果需要逐条依赖人工分析，重复判断占用大量时间。
重点案例 01 · AI 产品探索
搜索相关性辅助归因智能体
基于搜索质量评估场景，探索如何利用 AI 将人工经验转化为可复用、可验证的诊断流程。
搜索策略优化业务效率提升人机协作
- 项目背景
- 搜索质量评估中的重复归因与经验沉淀问题
- 我的角色
- 产品负责人
- 目标用户
- 搜索质量评估与策略分析人员
01 · 发现问题
为什么需要这个产品？
人工评估不是单纯的效率问题，它同时影响判断一致性和组织经验的长期积累。
一致性问题
不同人员对边界案例的理解存在差异，判断标准难以长期保持稳定。
复用问题
历史分析经验分散在案例和个人判断中，无法直接支持下一次任务。
02 · 产品目标
不是替代人工，而是重新分配人工价值。
自动完成重复、规则明确的初步诊断。
保留人在信息不足和标签冲突场景中的决策权。
把修正结果转化为下一次可以复用的经验。
03 · 产品方案
构建 AI 与人工协同的诊断闭环。
- 01问题输入→
- 02自动诊断→
- 03人工复核→
- 04经验沉淀→
- 05案例复用
04 · 关键产品决策
模型能力之外，更重要的是可靠性设计。
不依赖模型自评置信度
模型可能对错误结果保持高置信，因此采用多次判断的一致性作为可靠性依据。
保留人工复核环节
对于信息不足、标签冲突等复杂情况，不强制自动判断，明确模型与人的协作边界。
让系统学习人工经验
人工负责修正结果，系统负责提炼和沉淀知识，避免为了训练系统增加额外负担。
05 · 结果验证
用数据判断产品闭环是否成立
06 · 项目复盘
AI 产品的核心，不只是模型能力
真正决定产品价值的是业务流程、人工协同和知识沉淀。模型只是能力来源，产品需要定义它在什么环节工作、何时交还给人，以及如何从人的判断中持续学习。
完善脱敏示例数据、只读演示环境与成本控制；继续验证一致性判断方法，并补充对复杂案例的人工复核效率指标。