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为AI应用打造精准度指标

评估AI应用可能像解谜，但准确率指标是理解模型表现的关键。
无论是构建聊天机器人、图像分类器还是API提取工具，这些指标都能揭示哪些部分运作良好，哪些需要改进。
本指南将深入探讨如何创建准确率指标，重点解析一个从规范中提取API端点的AI模型。

垂钓API：一个简单的比喻

设想一个类似LiveAPI的AI应用案例——它能读取代码库并生成API文档。此刻，请想象你正在构建这样的工具。

将你的AI视作一张在池塘中撒开的渔网，池塘里游动着鱼群（真实的API端点）也漂浮着杂物（非端点或幻觉产物）。你的目标是捕捞所有鱼类，同时避开杂物。具体分解如下：

类比术语	AI指标	含义
网中之鱼	真正例（TP）	正确捕获的真实端点。
网中杂物	误报 (FP)	错误地将非端点标记为端点。
鱼儿仍在游动	假阴性（FN）	漏检的真实端点
无捕获（仅水）	真阴性（TN）	正确忽略了非端点。

细网渔网能捕获更多鱼（召回率高），但也会捞起更多杂物（精确度低）。粗网渔网能减少杂物（精确度高），却会让鱼漏网（召回率低）。调整AI模型就像调节渔网网眼，需要权衡这两种结果。

指标可视化

设想一个池塘里有10条鱼和6个垃圾袋：

我们撒下一张网，明确目标是"捕获所有鱼，同时避开所有垃圾袋"。这是我们理想的期望目标，但实