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- evals/gold：1,887 个标注单元（AI 标注、逐条裁定，未经人工复核），规范见 GUIDELINES.md - prepare / run_all / score / gold：导出文字层、批量抽取、打分、标注定位 - docs/architecture/extract-eval.md：修复前后的结果（三项目标全部达标）和剩余问题 - decisions.md 记 M1（只用 Flash）和 Q1–Q4；架构 §13 SK13；AGENTS.md 进度 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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# 评测
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- `run_extract.py`：离线跑一份招标文件的全部抽取任务，统计结果，并审计模型输出里的不合理模式（引文太短、同一句被拆成多条、编号和引文不是同一句、声称有标注但原文没有……）。改提示词、改规则、换模型前后各跑一次对比。用法见文件头。
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- 输出放在 `evals/out/`（不进 git）：里面有真实招标文件的内容。模型输出缓存在 `evals/out/cache/`，同一模型 + 提示词版本 + 输入只调用一次，只改规则时重放不花钱。
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## S01–S10 标注集（v1，2026-11-03）
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结果和分析见 `docs/architecture/extract-eval.md`。
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- `gold/<ID>.json`：标注集，规范见 `gold/GUIDELINES.md`。用「页码 + 原文片段」定位，切句规则变了也能用。目前由 AI 标注、AI 复核（`reviewed: false`），还没有人工复核。
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- `prepare.py`：样本转成规范化 PDF，导出带句子编号的全文 `out/docs/<ID>/sentences.txt`（标注时看它）。旧版 DOC 先在转换容器里转 DOCX（产品流程还缺这一步，见 TODO）。
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- `gold.py check <ID>`：检查标注能不能全部定位。
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- `run_all.sh <运行名>`：10 份文件跑全部抽取，结果在 `out/runs/<运行名>/`。
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- `score.py <运行名>`：打分，输出 `out/score/<运行名>/summary.md`（各类召回率、准确率、项目信息正确率）和每份文件的漏抽、多抽清单。
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```bash
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docker compose -f deploy/compose/compose.yaml up -d gotenberg
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cd server
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../.venv/bin/python ../evals/prepare.py # 一次即可
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cd .. && evals/run_all.sh base && cd server
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../.venv/bin/python ../evals/score.py base
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```
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改了规则或提示词之后，换一个运行名重跑、打分，和上一次的 `summary.md` 对比。目前的基线是 `fix3`（`docs/architecture/extract-eval.md` §7）；`base` 是修复前的那一轮，用的是旧切句（s3-v3），不能拿现在的标注集重新打分。正式清单里多出来、对不上标注的条目要逐条裁定（GUIDELINES §4）。
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