数字与型号准确性是什么

数字、版本号、单位与型号是最容易出错、也最容易被用户一眼抓住的答案内容。要设两道防线：检索侧保证片段包含完整上下文，数值与单位、条件不被切分切断；生成侧要求每个数字都能对回引用片段，关键场景再加规则校验兜底——把答案里的数字抽出来，与上下文中的数字集合比对，落在集合外的标记为疑似编造或换算错误。这类错误往往不影响系统运行，却直接摧毁用户对答案的信任。

基本信息

典型使用场景

• 参数类问答：超时时间、并发上限必须给出准确数值
• 版本兼容说明涉及具体版本号，写错会误导升级决策
• 容量与成本估算涉及单位换算，换算错误放大结论偏差
• 医疗、金融、运维变更等高风险场景加规则校验与人工复核
• 上线后按周统计数字错误占比，作为质量信号

数字校验示例

import re

nums_in_answer = set(re.findall(r"\d+(?:\.\d+)?", answer))
nums_in_context = set(re.findall(r"\d+(?:\.\d+)?", " ".join(c.text for c in chunks)))
unsupported = nums_in_answer - nums_in_context
if unsupported:
    flag_for_review(answer, unsupported)   # 疑似编造或换算错误，转人工
# 校验只能拦住「凭空多出来的数字」，换算错误仍需领域规则处理

易错类型与防线