解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否理解“拒绝回答”在国内合规场景下的双重含义——既包括内容安全红线（涉政、涉黄、涉暴、隐私等），也包括业务安全（幻觉、知识边界、权限隔离）。
2. 你能否用量化指标把“可接受”翻译成可交付的数字，而不是拍脑袋。
3. 你是否具备LLMOps 闭环思维：阈值不是一次性算完，而是持续监控-回扫-迭代。

知识点

1. 拒绝类型拆解

   • 硬性拒绝：触碰监管红线，必须 100 % 拒绝，无阈值空间。
   • 软性拒绝：模型因置信度低、知识缺失、权限不足而主动“我不知道”，需要给业务方一个可接受区间。

2. 评价指标

   • 拒答率（RR） = 拒绝条数 / 100
   • 误拒率（FRR） = 本应回答却被拒绝 / 本应回答总数
   • 漏拒率（FAR） = 本应拒绝却回答 / 本应拒绝总数
     国内落地时，FAR 必须优先压到 0 %，否则应用商店下架、算法备案被驳回；在此硬约束下，最小化 FRR 即为阈值优化目标。

3. 阈值搜索方法

   • 人工标注黄金集：请 3 名持证内容审核员（具有国家网信办《网络审核人员证书》）对 100 条 query 做“是否该拒”双盲标注，多数表决产生 1 份黄金标签。
   • 模型打标：用待上线模型对同 100 条 query 输出拒绝概率 P_reject。
   • ROC 曲线：以 P_reject 为横轴，FRR/FAR 为纵轴，在 FAR=0 % 处读取对应 P_reject，即为业务可接受阈值 θ。
   • 置信区间：100 条样本太小，用Clopper-Pearson 精确区间计算 θ 的 95 % 上限，若上限>θ，则补采样至≥300 条再算，避免监管抽检不达标。

4. 国内合规补丁

   • 若黄金集里出现涉政敏感 query，需单独做敏感子集验证，确保 FAR 仍为 0 %；
   • 阈值上线前，走公司法务、合规、安全三道审批，留档备查。

答案

步骤如下：

1. 把 100 条 query 交由持证审核员双盲标注，得到“应拒”标签。
2. 用模型输出每条 query 的拒绝概率 P_reject。
3. 以 P_reject 为决策边界，在 ROC 空间锁定 FAR=0 % 的点，此时对应的最小 P_reject 即为可接受阈值 θ。
4. 若样本量不足，用精确区间估算 θ 的 95 % 上限，高于 θ 则扩样至 300 条再算。
5. 将 θ 写入模型配置中心，同步到LLMOps 监控看板，上线后每日回扫新增 query，若发现 FAR>0 %，立即回滚并告警。

拓展思考

1. 动态阈值：业务流量放大到 10 万级后，可用群体稳定性指标（PSI） 监控 θ 是否漂移；若 PSI>0.1，触发自动重标+重算。
2. 多模型融合：对硬性拒绝使用敏感词+风控小模型做前置过滤，软性拒绝再用大模型 θ 阈值，分层决策可把 FRR 再降 30 %。
3. 用户分层：To B 客户签约 SLA 要求“误拒率<2 %”，To C 小程序要求“漏拒率=0 %”，同一份模型可按客户标签动态路由不同 θ，实现阈值个性化。