Schema 检索只看召回率是坑:作者提出按每 token 有效覆盖与成本评估
burkov · x · 2026-10-14
AI agent 在多轮推理与数据库查询循环中不断向模型发送 schema 信息，大型数据目录会消耗大量 token、增加延迟，并用无关表和列分散模型注意力。
作者指出，当前 schema 检索系统普遍只用「召回率」来评判——只要包含查询所需的全部信息就算好，这使得「直接把整个目录塞给模型」反而成了理论最优解，但实际上又贵又低效。
文章提出三个互补的评估维度：
- 每 token 的有效 schema 覆盖率
- 多步任务全程的总 token 消耗
- 每步推理的估算成本
结论：用错评估指标会让企业选到更贵、实际效果更差的方案。
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