1.模型输出分析:基于与历史对话数据,精准解读模型回答的逻辑架构与内容合规性;
2.质量标准制定:根据规则要求,构筑多维度检验体系,从语义准确性、流程合规性、风险规避等角度建立评估框架;
3.数据校准优化:通过对比任务目标与检验结果,修正标注偏差并输出标准化结论,确保数据质量达到训练要求。
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