Precision

对于LLM参与的提取任务，当模型“捏造”内容时，False Positive会上升、Precision下降，因此这些指标对幻觉监控更敏感，应关注False Positive Rate以控制幻觉。

IDP评分不应只报告一个指标，至少应同时给出Precision、Recall和F1，并说明空白、NULL、复选框和不可读值的计数规则。

在RAG场景中，Recall通常优先于Precision，因为漏掉一份关键证据往往直接导致答案错误，而多召回几份无关文档只是增加上下文噪声和Token成本。