一段客服逐字稿要交給摘要模型，但模型不能取得原始個資。姓名、電話和地址得遮住，顧客要查詢配送進度這件事又必須留下。做完去識別化後，怎麼確認這份資料能用？
今天沿用 Day 11 的 PII-02，把前幾天談過的評估方法接起來：Rule 先核對已知條件；同一段原文有多個版本時，Reward 幫忙排序；Judge 再確認任務資訊有沒有保留；需要人判斷的部分，才交給人工審查。這就是這個案例的分層評估流程（Evaluation Cascade），每一步都要知道何時繼續、退回或換人接手。
先交代目前做到哪裡：Day 11 的最小示範已通過資料結構和已知個資檢查，但語意檢查仍是 NOT_RUN，資料因此停在 QUARANTINE，也就是待審。以下用假設的資料變化說明後續流程，沒有新增 Reward Model、Judge 或人工審查的實際結果。
沿用 Day 11 的虛構客服資料，原文是：
顧客林小安來電，電話0912-000-000，地址臺中市西屯區範例街8號；反映商品尚未送達，請客服查詢配送進度。
摘要模型不能收到原始個資，所以這筆案例的預期處理是 MASK，也就是先遮罩再送出。對應的去識別化版本是：
顧客[NAME]來電，電話[PHONE]，地址[ADDRESS]；反映商品尚未送達，請客服查詢配送進度。
接下來要檢查兩件事：
第一件可以比對已知值；第二件要對照原文，確認去識別化後的內容。個資比對通過後，仍要檢查任務資訊。
因此，評估時要一起準備原文、待檢查的版本、已知個資標註、資料欄位與檢查條件，還有任務、目的端及權限。這些內容必須對到同一版原文。若原文改了，卻繼續使用舊標註或舊 Judge 結果，各個服務即使正常回應，也是在拿不同版本的資料互相比較。
條件訂好後，就從能精確比對的部分開始。
Rule 先看資料格式和必要欄位，再核對標註位置、已知個資是否殘留。每項檢查都要記下結果，失敗時也要說清楚原因，才知道該重做哪一步。這承接了 Day 12 的分工：能明確核對的條件，先用規則處理。
假設去識別化版本還留著 0912-000-000。這個電話是案例裡已知的測試值，直接比對就能指出「原始電話殘留」，把資料退回遮罩階段。後面不需要再替它排名，也不需要請 Judge 判斷文字是否流暢。
Day 11 故意留下電話，就是在測這種失敗。這份內容不能當成合格的去識別化資料，但可以另外標成故障案例，測試流程是否會把它退回；收錄時要和正常成功案例分開。
如果沒有發現已知個資殘留，就繼續檢查下一個問題。這裡的 NO_MATCH 只表示沒有命中已知值，不能直接解讀成所有個資都已移除，也不能代替還沒做的語意檢查。
這次如果只有一份去識別化資料，通過規則後就能交給 Judge，不必先排一次名。記下略過 Reward 的原因即可。
如果同一段原文產生了許多版本，就可以考慮用 Reward 安排先看哪些。這些待評版本也稱為候選，應來自同一任務和同一版原文，並使用模型要求的輸入格式。排序後，留下分數、組內排名、同分情況，以及選取理由。
Day 15 談過，排名用來決定先看誰，是否合格則要看收錄條件。排在前面的版本可以先交給 Judge；沒進入前 k 名（top-k），也只是這輪沒被選取，不能全部算成不合格。
Guardrails 測試還需要少見、容易誤判或落在政策邊界的案例。若只挑流暢、完整的文字，可能連刻意準備的風險案例也一起篩掉。因此要先確保各種測試情境都有保留，再於同一組內排序，並抽查部分沒被選取的版本。
多加這一步是否省錢，要把 Reward、Judge、重試和人工審查的成本一起算，不能只比較單次模型呼叫的費用。
接著看另一種改寫：姓名、電話和地址都遮住了，但後半段變成：
顧客反映商品問題，請客服協助處理。
文字讀得通，卻看不出商品尚未送達，也不知道顧客要查詢配送進度。規則未必能完整判斷這種資訊遺漏，這時才把同一版原文、待評版本、任務和評分準則（Rubric）交給 Judge。
Day 13 談的語意判斷，在這裡有了具體工作：核對配送查詢任務是否保留。Judge 要逐項給出結果，並指出哪段內容支持判斷。資訊不足或無法確定，也要明確記下來。
準則如果沒有要求逐字保留，就不應只因換了說法而退件。反過來，Judge 只回「內容很好」，卻沒檢查配送問題，也不能據此收錄。G-Eval 提供了按任務與明確準則評估文字的研究例子；用在 PII-02 時，仍要確認準則適合這個案例。
Judge 若指出任務資訊缺漏，就依原因退回修正。必要條件都符合，才按事先訂好的收錄條件處理；資訊或準則不清楚，就先補資料，或交給人判斷。
Day 14 也提醒過，Judge 本身可能判錯。因此要能拿它的理由回頭核對原文。至於 Reward 排名高、Judge 卻指出配送資訊缺漏，兩者可以同時成立：一個在比較偏好，一個在檢查任務。這份資料仍要因為缺少必要資訊而退回，高排名不能抵銷這個問題。
走到這裡，要先分清楚是資料有問題、評估服務故障，還是檢查條件不夠清楚。不能把所有情況都塞進人工待辦。
以下是建議記錄的狀態，名稱只是本文示意，並非特定產品的 API：
| 狀態 | 發生什麼事 | 下一步 |
|---|---|---|
FAIL |
檢查完成，依目前準則判定不符合 | 留下證據，退回對應階段。若懷疑 Judge 判錯，先檢查並修正評估器 |
EVALUATOR_ERROR |
逾時、服務失敗或結果無法解析，沒有可用判定 | 工程端查服務或輸出格式，依事先訂好的次數重試；未恢復前仍待處理 |
NOT_EVALUATED |
沒有執行這項檢查 | 記下是略過、不適用、前一步停止，還是尚未完成。必要檢查沒做完，就保持待審 |
UNCERTAIN |
已檢查，但資訊或準則不足，無法下結論 | 先補能取得的資訊；仍無法判斷再請人看。政策不清楚就找政策負責人 |
DISAGREEMENT |
對同一條件的有效判定相互衝突，或判定理由與原文對不起來 | 保留各方結果和證據，交人工確認，必要時修改評估器或準則 |
例如 Judge 逾時，先由工程端處理；原文缺少能補齊的資訊，就先補資料。只有需要人判斷的疑問，才送人工。Judge 說「配送問題已保留」，理由卻指出看不到配送資訊，也需要回頭核對。這才是對同一條件的判斷有矛盾，和「Reward 排名高，但 Judge 判定不合格」不同。
這裡接回 Day 16 的人工審查：審查者要看到原文、待評版本、送審原因、各層結果和版本，以及目前政策。審完要留下決定、理由和使用的準則。若只是單筆判斷，結果回到資料流程；若政策本身沒說清楚，則由政策負責人補充。
必要檢查都通過後，也要看是否需要人工核准。收錄條件允許自動接受，就記下結果和版本，再依計畫抽查；有未解爭議，或政策要求人工核准，就保持待審。不能因為排隊太久，自動改成通過。
這筆資料最後被收錄、退回或留待審查，都要能查到原因。回頭看各步驟，可以整理成下表：
| 分工 | 要看什麼 | 留下什麼 | 交給誰處理 |
|---|---|---|---|
| Rule：核對明確條件 | 原文、去識別化版本、已知個資標註、資料欄位與檢查條件 | 格式、標註位置、個資殘留的逐項結果和失敗原因 | 資料流程決定繼續或退回；失敗送回對應生成階段 |
| Reward：安排先看哪些版本 | 同一任務、同一原文的多個版本，以及模型要求的格式 | 分數、組內排名、同分情況與選取理由 | 後續流程安排審查順序；排名不決定是否合格 |
| Judge：判斷內容和情境 | 原文、待評版本、任務與 Rubric | 逐項結果、可核對的理由，以及不確定或缺資訊的項目 | 依收錄條件接受、退回或待審；爭議交人工 |
| Human：確認爭議、修正準則 | 案件、送審原因、各層結果與版本、目前政策 | 人工決定、理由、準則版本，以及是否需要改準則 | 單筆結果回資料流程；政策缺口交政策負責人 |
這些結果還要連回案例、Seed、原文和各版本，包含指向同一版原文的 source_ref。規則、模型、輸入範本和 Rubric 的版本也要記錄，並說明為什麼選取、略過、停止、退回或送人工。有人審過，就留下審查者、判斷依據，以及是否需要修改政策。
保留這些資訊，才有辦法像 Day 11 裡談的那樣，只重跑受影響的階段。例如電話沒遮住，就修遮罩階段；新版本產生後，重新檢查個資殘留與任務資訊，不能繼續用修改前的 Judge 結果。
如果改的是 Judge 準則，就先用同一批資料重新評估，看看判定怎麼變。前文提過的 Reward 分數擠在高分區間，以及 Judge 用 RAG 準則評估一般回答，都是評估器出問題的例子。這時應先修評估器，再比較原資料的結果，不必直接重新生成整批資料。
以上檢查處理的是資料是否符合收錄條件。要知道 Guardrails 是否真的執行 MASK，還得把案例放進待測系統。
測資是否符合案例要求、評估器是否判得準，以及業務流程是否真的照預期處理，要分開驗證。前兩項幫助確認資料與判斷依據能不能用；最後一項要看實際執行紀錄。
以 PII-02 來說，要核對摘要模型收到的內容是否不含已知個資，並確認是在遮罩完成後才呼叫模型。若原文已經先送出去，後面再補一份正確的去識別化內容，也無法撤回先前的外送。
交給 Day 18 的案例，要帶著版本、預期處理與判斷依據。再比對實際送出的內容與執行紀錄，才能找出問題是在測資、評估器、個資偵測、政策，還是業務流程沒有照做。
本文說明的是案例評估的設計，尚未執行整套分層評估流程，也未驗證 Guardrails 的防護效果。Day 11 那筆資料的語意檢查仍未完成，沒有因為這篇說明了流程，就變成已通過。
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