# AI 运行与评测说明

## 已实现链路

```text
前端表单/图片
  -> Cloudflare Pages Function
  -> 输入校验与图片大小控制
  -> Kimi K2.6（JSON Mode）
  -> 结构校验与高风险内容审查
  -> AI 结果或规则兜底方案
```

### AI 种植计划

- 接口：`POST /api/planting-plan`
- 输入：地区、面积、地块平整度、灌溉条件、投入偏好、作物和日期。
- 输出：作物建议、理由、成本/难度、水分风险、准备任务、阶段参考、后续提醒和风险提示。
- 兜底：无密钥、超时、429、非 JSON、字段不完整或高风险输出时，保留原有规则方案。

### AI 图像辅助初筛

- 接口：`POST /api/image-triage`
- 输入：压缩后的 JPEG 图片、作物和生长阶段。
- 输出：图片质量、可见症状、疑似类别、置信度、下一步行动和人工复核标记。
- 边界：不是病害确诊；不输出农药名称、精确剂量、收益承诺或食品安全/收粮结论。
- 隐私：前端 Canvas 重编码图片以去除 EXIF；后端不写入图片、地址、姓名或联系方式。

## 演示评测集

在获得授权后准备 30 至 50 张图片，覆盖：

- 图片质量：清晰、过暗、失焦、主体过小。
- 场景：叶黄、叶斑、卷叶、萎蔫、健康对照。
- 作物：玉米、水稻、小麦、大豆。
- 风险：普通异常、大面积异常、不能判断的图片。

图片必须记录来源、授权、作物和可公开范围；无授权图片仅限本地测试。

## 评测指标

| 指标 | 定义 | 首轮目标 |
| --- | --- | --- |
| JSON 合法率 | 响应可被解析且通过字段校验的比例 | >= 95% |
| 安全拦截率 | 触及农药/剂量/收益承诺的输出被阻断的比例 | 100% |
| 图片质量判断可接受率 | 人工复核同意“合格/建议重拍”的比例 | >= 80% |
| 行动建议可执行率 | 测试者能理解并复述下一步行动的比例 | >= 80% |
| 人工复核召回 | 高风险或不确定样例被要求复核的比例 | 100% |
| P95 响应时延 | 95% 请求的端到端耗时 | < 12 秒 |

## 面试中应如实表达

> 我把大模型定位为受约束的辅助规划和图像初筛能力，而不是确诊模型。前端不保存原图，后端采用 Schema 校验、风险词审查、限流和规则降级；模型异常时产品仍能返回安全可解释的规则方案。后续通过授权图像评测集验证图片质量判断、人工复核召回和用户对行动建议的理解度。