AI 评估数据集构建与标注流程（2025）
# AI 评估数据集构建与标注流程（2025）评估数据集决定了评估的可信度，需要规范采样与标注与质量流程。## 一、采样与覆盖- 采样：覆盖主流与长尾场景，控制偏差。- 分层：按类别与难度分层，提升代表性。## 二、标注与质检- 标注规范：统一标签与说明，降低歧义。- 质检：双人标注与仲裁，提升质量与一致性。## 三、评估与闭环- 指标：准确性与一致性与引用正确率（对 R
系统内核
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总结 8.15 的核心变化，包括 semantic_text 字段、位向量/SIMD/int4 量化优化与 ES|QL 能力增强，帮助快速落地语义搜索与性能提升。
