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数据结构与算法直觉·判断·13 分钟
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用约束和证据比较两个可行方案

建立决策标准、权重、证据和不确定项,避免结论先行的方案评审。

L292

方案对比最常见的问题是标准随结论变化是喜欢 A 时强调速度,喜欢 B 时又强调成本。先冻结决策标准和权重,再收集同口径证据,才能让评审可复查。

这一课的结果

能用同一组标准公平比较两个候选方案,并保留尚未验证的假设。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

标准先于评分

先由业务约束确定延迟、成本、可靠性、维护等标准,再观察候选方案,减少偏好驱动。

02

证据与假设分栏

实测数据、官方限制和团队经验的可信度不同;尚未测量的结论必须标为假设。

03

敏感性揭示脆弱结论

改变一个关键权重或假设后结论就反转,说明应先补证据而非立即下注。

案例拆解

自建检索与托管服务的同口径比较

产品准备选择检索方案,一方只谈托管服务速度,另一方只谈自建可控,讨论没有共同标准。

  1. 01

    冻结标准是中文召回、p95 延迟、月成本、数据边界、两人团队维护负担。

  2. 02

    对同一数据集和 30 个查询测召回与延迟,成本按同一流量估算。

  3. 03

    把未来数据增长标为假设,并分别按 3 倍和 10 倍做敏感性比较。

案例结果

团队看见当前托管更合适,但也记录了流量达到何种阈值后重新评估自建。

提交前练习

现在轮到你

用同一组约束比较两个候选方案,并写出重评条件。

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参考答案

A 本地推理、B 云 API;标准是隐私40%、质量25%、延迟20%、维护15%;用同一 50 条样本测质量和 p95;本地并发能力仍未知;当日请求超过 5 万或数据不得出域时重评。

评分标准

  • 标准在对比前可说明来源
  • 证据口径一致
  • 不确定项与重评条件明确

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方案评分对某一项权重稍作调整就反转,最合理的下一步是什么?
你现在更接近哪一种状态?
完成上面三项后,才能把本课记为已验证。

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