LongCat AI虽无内置评分模块，但可通过其模型能力与外部逻辑实现可靠评分：先明确评分维度（相关性、准确性、完整性），再利用embedding、事实核查、结构化输出等技术分步执行，并结合N-gram嵌入提升语义匹配精度。
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LongCat AI 本身不内置“知识库查询结果评分”模块，但可通过组合其模型能力与外部逻辑实现可靠评分。关键在于把评分拆解为可执行步骤，而非依赖单一配置项。
明确评分目标与维度
先定义你要评什么：是答案相关性？事实准确性？完整性？还是语言表达质量？不同目标对应不同策略。比如：
- 相关性：用 LongCat-Flash 或 LongCat-2.0 的 embedding 能力计算查询与结果的语义相似度
- 准确性：让模型对结果做“事实核查”，输入原始知识片段 + 查询 + 返回结果，让它判断是否一致、有无幻觉
- 完整性：提示模型识别结果是否覆盖了查询中的所有子问题（如“请说明原因、影响和应对措施”需三项都出现）
利用 LongCat 模型的结构化输出能力
不要只让模型“打分”，而是让它按固定格式输出带理由的评分。例如：
指令示例：
“你是一个知识库评分助手。请基于以下三要素对回答打分（0–5分）：
① 是否直接回应用户问题核心；
② 所有陈述是否能在提供的知识片段中找到依据；
③ 是否遗漏关键限定条件（如时间、范围、主体）。
请严格按 JSON 格式输出：{"score": n, "reason": "..."}
接入轻量级后处理逻辑
LongCat API 返回结构化响应后，可在应用层加一层规则判断：
- 若 score ≤ 2，自动触发重查或降级到备用知识源
- 若 reason 中含“未提及”“无法确认”等关键词，标记该条结果为低置信
- 对多段结果，取平均分+方差作为整体可信度指标
结合 N-gram 嵌入提升语义匹配精度
LongCat 团队在 2026 年 1 月提出的 N-gram Embedding 技术，能让模型更敏感地捕捉短语级语义（如“不支持退款” vs “支持退款”）。在构建评分 prompt 时，可显式要求模型关注这类否定词、限定词、数量词的匹配，比单纯用向量余弦相似度更鲁棒。
