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置信度计算与候选文档选择

上一篇讲完了三层路由（rankScopes、rankTopics、rankDocuments）的详细实现，这一篇我们继续讲解 route 方法的后续步骤，以及回到 prepare 方法的候选文档选择逻辑。

route 方法的后续步骤​

第三步：计算置信度​

// 最终置信度主要由 top1 和 top2 的相对差距决定。
BigDecimal confidence = resolveConfidence(documentCandidates);
decision.setConfidence(confidence);

resolveConfidence 方法会根据文档候选列表计算置信度：

/**
 * 根据文档候选列表估算路由置信度。
 *
 * @param documents 文档候选
 * @return 置信度
 */
private BigDecimal resolveConfidence(List<DocumentRouteCandidate> documents) {
    if (documents == null || documents.isEmpty()) {
        return BigDecimal.ZERO;
    }
    double top = documents.get(0).getScore().doubleValue();
    double second = documents.size() > 1 ? documents.get(1).getScore().doubleValue() : 0D;
    // 置信度并不是绝对分，而是主要体现 top1 相对 top2 的优势程度。
    double normalized = top / Math.max(10D, top + second + 5D);
    return scoreToBigDecimal(normalized);
}

这个方法的核心思想是：置信度不是看 top1 的绝对分数，而是看 top1 相对 top2 的优势程度。

计算公式：confidence = top1 / max(10, top1 + top2 + 5)

top1top2confidence说明
501050 / 65 = 0.77top1 远超 top2，高置信度
302530 / 60 = 0.50top1 和 top2 接近，低置信度
20020 / 25 = 0.80只有一个候选，高置信度
545 / 14 = 0.36两个候选都很低分，低置信度
为什么要这样计算置信度？

如果只看 top1 的绝对分数，可能会误判：

  • top1 = 50，top2 = 45：虽然 top1 分数高，但和 top2 差距很小，说明存在歧义
  • top1 = 20，top2 = 5：虽然 top1 分数不高，但远超 top2，说明结果比较明确

通过相对差距来计算置信度，能更准确地反映路由结果的可靠程度。

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