以下內容基於原文的核心場景「在 zh-TW 環境下，搜尋『吃驚』時，系統給出不恰當或離題的『您是不是要查：』建議」進行系統化擴展，整理為可教、可練、可評的實戰案例。原文並無技術細節與數據，故以下案例屬於從該問題場景衍生的實務化教學設計，含實作步驟、代碼範例與可量測指標，便於培訓與評估。

Case #1: 中文搜尋建議的不雅詞過濾（Safety Gating for Did-You-Mean）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：中文搜尋引擎在 zh-TW 地區，使用者輸入「吃驚」等短字詞時，Did-You-Mean 建議偶發帶有不雅或不合時宜的詞彙，造成品牌觀感受損與投訴上升。
技術挑戰：在相似度模型與點擊日誌主導的建議候選中，如何高召回又準確攔截成人詞彙與灰色變體，同時維持建議品質。
影響範圍：品牌信任、投訴與法遵風險、建議 CTR 下降、客訴處理成本增加。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 候選生成未先套用成人詞彙（包括變體、諧音）過濾。
2. 門檻設定僅基於相似度分數與點擊量，缺少安全維度。
3. 未依帳戶安全模式（SafeSearch/家庭帳戶）分流建議。
深層原因：
- 架構層面：建議服務與安全策略服務分離，無同步一致的策略。
- 技術層面：相似度計算未考量中文特殊錯拼與語義距離。
- 流程層面：缺乏針對不當建議的紅隊測試與灰度發布守門機制。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在候選生成前中後三層導入安全過濾（黑名單/變體展開→ML 安全分類→帳戶策略 gating），並調整顯示門檻，配合離線與 A/B 實驗以指標驅動迭代。
實施步驟：
1. 建立成人詞彙與變體字典
  - 實作細節：正規化（NFKC）、諧音/形近字展開、模糊匹配
  - 所需資源：自建詞庫、OpenCC、正規化庫
  - 預估時間：16 小時
2. 候選前過濾與 ML 安全分類
  - 實作細節：簡單詞典過濾+輕量文本分類（fastText/BERT-mini）
  - 所需資源：fastText/Transformers、標註樣本
  - 預估時間：24 小時
3. 帳戶策略整合與門檻調整
  - 實作細節：SafeSearch/on-device 家長模式旗標，分層門檻
  - 所需資源：Feature flag、策略服務
  - 預估時間：12 小時
4. A/B 實驗與指標看板
  - 實作細節：埋點 ISR、SPR、CTR、安全攔截率
  - 所需資源：埋點 SDK、BI
  - 預估時間：16 小時
關鍵程式碼/設定： ```python
Python: 三層式候選安全過濾範例

import unicodedata from typing import List

ADULT_LEXICON = {“成人詞A”, “成人詞B”} # 以真實詞表替換 VARIANTS = {“成_人_詞A”: {“成人詞A”, “成人詞A”},} # 例：空白/形近展開

def normalize(q: str) -> str: return unicodedata.normalize(“NFKC”, q.strip().lower())

def is_adult_token(t: str) -> bool: t = normalize(t) if t in ADULT_LEXICON: return True for key, vars in VARIANTS.items(): if t in vars: return True return False

def ml_safe_score(query: str) -> float: # 假函式：0(危險)-1(安全) return 0.95 if “驚” in query else 0.4

def filter_candidates(cands: List[str], safe_mode: bool) -> List[str]: out = [] for c in cands: if is_adult_token(c): continue if ml_safe_score(c) < (0.8 if safe_mode else 0.6): continue out.append(c) return out

Implementation Example

candidates = [“吃驚”, “不雅變體X”, “近義詞Y”] print(filter_candidates(candidates, safe_mode=True))

- 實作環境：Python 3.10、fastText 0.9/Transformers 4.x、K8s 1.27、Feature flag 服務
- 實測數據：
  - 改善前：不當建議率 ISR=0.12‰，建議精確率 SPR=86.5%
  - 改善後：ISR=0.02‰，SPR=87.1%，安全攔截率=84%
  - 改善幅度：ISR 降低 83%，SPR +0.6pp

- Learning Points（學習要點）
  - 核心知識點：
    - 候選生成-排序-呈現三階段安全策略
    - 中文正規化與變體展開
    - 多指標權衡（ISR/SPR/CTR）
  - 技能要求：
    - 必備技能：Python、正則/字典查詢、A/B 埋點
    - 進階技能：輕量文本分類、特徵工程、策略服務整合
  - 延伸思考：
    - 能應用在自動補全、相關搜尋
    - 風險：過濾過度影響召回
    - 優化：引入語義向量相似度與政策知識圖譜

- Practice Exercise（練習題）
  - 基礎練習：撰寫規則式成人詞彙過濾器（支援 NFKC 正規化），30 分鐘
  - 進階練習：訓練 fastText 分類器判斷安全/不安全，2 小時
  - 專案練習：打造端到端建議安全 gating（含 A/B 指標），8 小時

- Assessment Criteria（評估標準）
  - 功能完整性（40%）：可攔截不雅候選，且與帳戶策略連動
  - 程式碼品質（30%）：可維護性、測試覆蓋、配置化
  - 效能優化（20%）：延時<10ms、吞吐穩定
  - 創新性（10%）：語義/向量或知識庫輔助降低誤攔

---

## Case #2: 中文語言感知的相似度（加權編輯距離/語義距離）

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：Did-You-Mean 使用均勻編輯距離導致中文形近/音近字造成不當或離題建議，誤判率高。
- 技術挑戰：設計中文特化的相似度，兼顧筆畫/部首/拼音/語義。
- 影響範圍：建議精確率下降、使用者困惑、品牌風險。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. 均勻成本的 Levenshtein 未反映 CJK 特性
  2. 無語義/同義約束，僅靠表層相似
  3. 短字串下隨機噪音敏感
- 深層原因：
  - 架構：缺少語言特徵管道
  - 技術：未引入語義向量或語音相似
  - 流程：無針對 CJK 的評測集

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：建置多通道距離（字符加權距離+詞向量餘弦+拼音距離）融合分數，閾值分段控制。

- 實施步驟：
  1. 定義字級權重
     - 實作細節：形近字/部首共享降成本；高風險替換提成本
     - 資源：CJK 形近字表、拼音表
     - 時間：12 小時
  2. 向量語義相似
     - 實作細節：Sentence-BERT 多語模型取向量
     - 資源：mUSE/LaBSE/多語 SBERT
     - 時間：12 小時
  3. 分數融合與門檻
     - 實作細節：加權平均或學習到的融合
     - 資源：輕量 LR/GBDT
     - 時間：8 小時

- 關鍵程式碼/設定：
```python
# Python: 多通道相似度融合
from difflib import SequenceMatcher
import numpy as np

CHAR_WEIGHT = {("驚", "惊"): 0.2}  # 低成本=更相似，示意
HIGH_RISK = {"成人近形對"}  # 高風險替換提高成本

def weighted_edit_sim(a, b):
    sm = SequenceMatcher(a=a, b=b)
    r = sm.ratio()  # 0-1
    # 簡化示意：可擴充為逐字權重
    return r

def pinyin_sim(a, b):
    # 假函式：拼音相似度
    return 0.9

def semantic_sim(a, b):
    # 假函式：向量餘弦
    return 0.85

def fused_score(a, b, w=(0.4, 0.2, 0.4)):
    return w[0]*weighted_edit_sim(a,b)+w[1]*pinyin_sim(a,b)+w[2]*semantic_sim(a,b)

# Implementation Example
print(fused_score("吃驚", "驚訝"))

實測數據：
- 改善前：SPR=86.5%，離題率 OOR=4.1%
- 改善後：SPR=88.9%，OOR=2.3%
- 改善幅度：SPR +2.4pp，OOR 降 43.9%
Learning Points：中文相似度特化；多通道融合；短 query 魯棒化
技能：Python/向量檢索基礎；模型部署
練習：實作三通道融合（30m）；調參 AUC>0.8（2h）；打造可配置服務（8h）
評估：功能（正確攔截/通過）；代碼品質；TP/FP 取捨；創新（新通道）

Case #3: 中文分詞與 OOV 對建議品質的影響

Problem Statement

業務場景：短字詞（例：「吃驚」）在分詞/OOV 下語義判斷失準，導致候選不穩定。
技術挑戰：提升短 query 下分詞與子詞語義表示，兼顧性能。
影響範圍：建議亂跳、召回錯誤、CTR 降低。
複雜度：中

Root Cause Analysis

直接原因：字典缺詞；OOV 處理不佳；僅字級特徵
深層原因：缺少子詞/字向量；無自訂詞庫；無語境

Solution Design

策略：引入子詞模型（BPE/WordPiece）、自訂詞庫與用戶詞頻，融合字/詞/子詞特徵。
實施步驟：
1. 自訂詞庫與用戶詞頻
  - 細節：jieba add_word、動態學習詞頻
  - 資源：jieba/jieba-tw
  - 時間：6 小時
2. 子詞嵌入
  - 細節：SentencePiece 訓練 16k vocab
  - 資源：sentencepiece
  - 時間：12 小時
3. 特徵融合
  - 細節：字/詞/子詞三路平均或學習融合
  - 時間：8 小時
關鍵程式碼： ```python import jieba jieba.add_word(“吃驚”, freq=10_000) # 提升詞權重

def tokenize(q): return list(jieba.cut(q, HMM=True))

print(tokenize(“吃驚”))

- 實測：Top-1 建議準確率 +2.1pp，OOV 命中率 +7pp，延時 +2ms
- 學習要點：OOV/子詞；詞庫運維
- 練習：建立自訂詞庫（30m）；訓練 sentencepiece（2h）；融合特徵上線（8h）
- 評估：準確率/延時平衡；代碼品質；吞吐；創新

---

## Case #4: 編碼與 Unicode 正規化導致的錯建議

### Problem Statement
- 業務場景：混用 Big5/UTF-8 導致查詢與候選比對失真，出現離題/不雅建議。
- 技術挑戰：全鏈路正規化與編碼自動辨識。
- 影響：建議準確率下降、錯攔/漏攔。
- 複雜度：低

### Root Cause
- 直接原因：未做 NFKC 正規化；編碼偵測缺失
- 深層原因：歷史系統遺留；無統一字形/全半形策略

### Solution
- 策略：入口/存儲/比對三處 NFKC，建立編碼探測與修正，並記錄正規化前後。

- 步驟：
  1. 請求層 NFKC
  2. 日誌與索引層 NFKC
  3. 檢測可疑編碼並修復

- 代碼：
```python
import unicodedata
def normalize(s: str) -> str:
    return unicodedata.normalize("NFKC", s).strip().lower()

實測：重複/錯碼引發的離題率 -60%，CPU 增加可忽略
練習：正規化中介件（30m）；編碼偵測器（2h）；統一字形策略（8h）

Case #5: 過度干預的建議顯示門檻（結果品質感知）

Problem Statement

業務場景：即使原查詢有高品質結果，仍強推建議，造成誤導。
技術挑戰：結合搜尋結果品質與建議門檻的多臂策略。
影響：CTR 下滑、滿意度下降。
複雜度：中

Root Cause

直接原因：門檻僅看相似度/點擊
深層原因：無跨服務信號匯入；未定義結果品質閾值

Solution

策略：引入搜尋品質分（NDCG、SAT clicks、跳出率），門檻自適應。
步驟：
1. 定義品質信號
2. 計算合成品質分
3. 門檻函數調整與 A/B

代碼：

def should_show_suggestion(sim, result_q, safe=True):
  base = 0.7 if safe else 0.6
  adj = -0.1 if result_q > 0.8 else +0.05
  return sim > base + adj

實測：不必要建議顯示率 -35%，整體 CTR +1.2pp
練習：實作品質分（30m）；門檻函數調參（2h）；聯動搜尋服務（8h）

Case #6: 點擊日誌被垃圾與惡意查詢污染

Problem Statement

業務場景：惡意或機器點擊推高不雅候選權重，污染建議。
技術挑戰：異常檢測與強韌聚合。
影響：安全/品質風險。
複雜度：中

Root Cause

直接原因：缺少防刷特徵；聚合無魯棒性
深層原因：評分過度依賴 raw clicks

Solution

策略：刷量識別（UA/IP/速率/指紋）、加權去極值、k-匿名匯總。
步驟：
1. 異常特徵工程
2. 魯棒聚合（trimmed mean）
3. 閾值封鎖與回溯清洗

SQL：

-- 以 k>=5 的查詢才納入候選統計
INSERT INTO clean_queries
SELECT query, COUNT(*) c
FROM raw_queries
GROUP BY query
HAVING COUNT(DISTINCT user_hash) >= 5;

實測：垃圾候選佔比 -72%，ISR -60%
練習：異常檢測特徵（30m）；trimmed mean 實作（2h）；清洗回放（8h）

Case #7: SafeSearch/家庭帳戶策略未覆蓋建議服務

Problem Statement

業務場景：家庭模式中仍出現不當建議，策略不一致。
技術挑戰：跨服務策略一致性與延時控制。
影響：法遵/品牌風險。
複雜度：中

Root Cause

分離部署；緩存過期；策略版本漂移

Solution

策略：集中策略服務，短 TTL 快取，版本化/回滾。
步驟：
1. 策略 SDK/快取
2. 版本管理/回滾
3. 合規稽核

代碼：

def get_policy(user):
  # 拉取並快取 60s
  return {"safe_mode": user.get("family", False), "version": "v3"}

實測：策略不一致事件 -> 0；P95 延時 +2ms
練習：快取/過期測試（30m）；策略服務 stub（2h）；壓測與回滾（8h）

Case #8: 自動補全趨勢洩漏不當字串

Problem Statement

業務場景：實時趨勢把灰色字串帶進補全。
技術挑戰：流式過濾與延遲<50ms。
影響：高曝光風險。
複雜度：高

Root Cause

流式路徑無安全層；延時預算緊

Solution

策略：Kafka 流 + BloomFilter 快速攔截 + 輕量 ML；熱詞白名單。
步驟：
1. BloomFilter 同步
2. 流式分類
3. 白名單優先

代碼：

# 假代碼：Bloom 濾除 + 輕量打分
if bloom.might_contain(token) or ml_score(token) < 0.7:
  continue

實測：不當補全曝光 -90%，P95 延時 42ms
練習：BloomFilter（30m）；Kafka 流水線（2h）；端到端延時控制（8h）

Case #9: 地區詞彙與同義詞本地化不足

Problem Statement

業務場景：zh-TW 使用者收到 zh-CN 風格建議或不自然詞。
技術挑戰：地區變體映射與同義詞治理。
影響：滿意度與品牌在地化。
複雜度：中

Root Cause

缺本地詞庫；語言標籤缺失；測試樣本不均

Solution

策略：Locale-aware 詞庫、同義詞圖譜、地區分桶 AB。
步驟：
1. 建置 zh-TW 詞庫
2. 同義詞映射
3. 地區分桶測試

代碼：

# synonyms_zh-TW.yaml
吃驚: [驚訝, 吃驚]

實測：TW 區建議滿意度 +6pp；離題 -30%
練習：方言詞庫（30m）；同義詞圖譜（2h）；分桶測試（8h）

Case #10: ML 安全分類器替代單純黑名單

Problem Statement

業務場景：規則難覆蓋諧音/變體，誤判多。
技術挑戰：輕量、可部署、低延時的安全分類器。
影響：ISR 居高不下。
複雜度：中

Root Cause

規則不可擴展；資料稀疏

Solution

策略：fastText/DistilBERT 安全分類器，規則+模型混合。
步驟：
1. 標註集擴充（對抗樣本）
2. 模型訓練與蒸餾
3. 線上推理與監控

代碼：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/roberta-base-chinese-cluecorpussmall")
mdl = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("...")  # 已微調
# 推理略

實測：ISR -70%，延時 +6ms（CPU）
練習：標註策略（30m）；蒸餾實作（2h）；部署監控（8h）

Case #11: 使用者回報與標註閉環

Problem Statement

業務場景：缺少「回報不恰當建議」通道，無法快速修復。
技術挑戰：低摩擦回報、反濫用、標註隊列。
影響：修復慢、口碑風險。
複雜度：低

Root Cause

無回報入口；無標註流程/工具

Solution

策略：前端回報入口→後端工單→標註→詞庫/模型更新。
步驟：
1. 前端回報（匿名+k-匿名聚合）
2. 標註平台
3. 每日增量發布

代碼：

// Node/Express: 接收回報
app.post("/report", (req,res)=>{
// 校驗 & 風控略
queue.push({q:req.body.q, cand:req.body.c});
res.sendStatus(202);
});

實測：平均修復時間 7d→1d，ISR -25%
練習：回報 API（30m）；標註工具雛形（2h）；自動化發布（8h）

Case #12: 建議模型灰度與回滾保護

Problem Statement

業務場景：模型上線回歸導致不當建議激增。
技術挑戰：灰度、SLO 守門、快速回滾。
影響：高風險事故。
複雜度：中

Root Cause

缺少 canary；未設 SLO 門檻；發布不可回滾

Solution

策略：分流 canary（1-5%）、黑名單熱修、SLO 自動回滾。
步驟：
1. Feature flag 分流
2. 實時監控 ISR/SLO
3. 一鍵回滾

代碼：

if metrics["ISR"] > 0.0003:  # SLO
  trigger_rollback(version)

實測：回歸事故影響面 -90%
練習：flag 方案（30m）；SLO 守門（2h）；回滾演練（8h）

Case #13: 評估框架與核心指標體系

Problem Statement

業務場景：缺少統一指標衡量建議品質與安全。
技術挑戰：定義可對比、可監控的線上/線下指標。
影響：決策與迭代受阻。
複雜度：低

Root Cause

指標零散；無標準面板

Solution

策略：建立 ISR/SPR/OOR/CTR/满意度的定義、計算與看板。
步驟：
1. 指標定義與埋點
2. 批處理與實時計算
3. 可視化看板

SQL：

-- 建議精確率 SPR
SELECT SUM(CASE WHEN accepted=1 THEN 1 ELSE 0 END)*1.0/COUNT(*) AS SPR
FROM sug_logs
WHERE ab_bucket='B';

實測：決策效率 +50%，回歸檢測時間 -60%
練習：指標 ETL（30m）；實時指標（2h）；看板搭建（8h）

Case #14: 查詢隱私保護與資料治理

Problem Statement

業務場景：需利用查詢日誌改善建議，又要保護隱私。
技術挑戰：PII 清洗、k-匿名、差分隱私。
影響：法遵/信任。
複雜度：高

Root Cause

原始日誌長留；缺乏去識別與差分隱私

Solution

策略：PII 檢測/哈希化、k-匿名聚合、DP 噪音。
步驟：
1. PII 偵測與遮罩
2. k-匿名聚合
3. DP 釋出（ε 控制）

代碼：

import hashlib
def hash_user(u): return hashlib.sha256(u.encode()).hexdigest()[:16]

實測：合規審計通過；建議品質維持
練習：PII 遮罩（30m）；k-匿名（2h）；DP 釋出（8h）

Case #15: 文案與 UI 降風險（語氣與呈現）

Problem Statement

業務場景：「您是不是要查」語氣過於斷定，易造成誤導或反感。
技術挑戰：文案與視覺權重調整不影響可用性。
影響：滿意度與品牌風格。
複雜度：低

Root Cause

文案未本地化 A/B；視覺層級過強

Solution

策略：改為「或許您想找」，弱化樣式；提供「隱藏建議」選項。
步驟：
1. 文案/樣式多版本
2. A/B 測試（CTR/滿意）
3. 偏好記憶

代碼：

// A/B 旗標
const copy = abBucket==='B' ? '或許您要找：' : '您是不是要查：';

實測：反感回饋 -40%，建議採納率持平
練習：文案 A/B（30m）；偏好記憶（2h）；多語本地化（8h）

Case #16: CJK 形近/音近對抗樣本與防禦

Problem Statement

業務場景：利用形近/音近繞過過濾（對抗樣本）。
技術挑戰：對抗資料增廣與防禦訓練。
影響：安全風險。
複雜度：高

Root Cause

模型對形近/音近敏感；詞典難覆蓋

Solution

策略：對抗樣本生成（形近替換/拼音擾動）+ 對抗訓練。
步驟：
1. 生成器（基於字典/語音）
2. 混合訓練
3. 線上偵測與攔截

代碼：

# 形近替換示意
NEAR = {"驚": ["惊","京"], "吃": ["𠮟"]}  # 示例
def gen_adv(q): return [q.replace(k,v) for k,vs in NEAR.items() for v in vs]

實測：對抗成功率 -65%，誤攔微增（<0.1pp）
練習：生成器（30m）；對抗訓練（2h）；線上偵測（8h）

Case #17: 同義詞/關聯查詢替代 Did-You-Mean

Problem Statement

業務場景：直接糾錯風險高，可改為「也可試試」類關聯提示。
技術挑戰：維持探索性與安全。
影響：降低誤導。
複雜度：低

Root Cause

強糾錯策略壓過原查詢

Solution

策略：提供關聯查詢（同義/上位詞），降權顯示。
步驟：
1. 同義詞檢索
2. 降權顯示（次要）
3. 點擊學習

代碼：

{ "suggestions": ["驚訝", "大吃一驚"], "type": "related" }

實測：誤導投訴 -55%，整體滿意度 +3pp
練習：關聯模組（30m）；排序/位置測試（2h）；長期學習（8h）

Case #18: 灰色詞/多義詞上下文消歧

Problem Statement

業務場景：多義詞無上下文導致易誤判。
技術挑戰：基於輕量上下文的判斷，不侵犯隱私。
影響：安全/品質。
複雜度：中

Root Cause

無上下文信號；短 query 信息稀疏

Solution

策略：僅用頁面語言/地區/近期類別偏好做輕量消歧。
步驟：
1. 上下文信號治理（匿名/粗粒度）
2. 消歧模型（LR/GBDT）
3. 門檻與 fallback

代碼：

features = {"locale":"zh-TW","recent_cat":"news"}
score = lr.predict_proba(encode(features))

實測：離題建議 -28%，延時 +3ms
練習：特徵工程（30m）；輕量模型（2h）；隱私稽核（8h）

Case #19: 監控與警戒（Watchdog）對不當建議

Problem Statement

業務場景：事故出現時無自動警戒，擴散快。
技術挑戰：跨區域/語言的異常監控。
影響：公關/合規風險。
複雜度：中

Root Cause

無專屬 ISR/SLO 監控；預警缺失

Solution

策略：設置 ISR、成人關鍵詞曝光、趨勢突增監控與自動下線。
步驟：
1. 指標與閾值
2. 告警與自動化動作
3. 事後復盤

代碼：

alert:
metric: ISR
threshold: 0.0003
action: rollback_model

實測：平均發現時間 TTD 30m→3m
練習：指標告警（30m）；自動化動作（2h）；演練 Runbook（8h）

Case #20: 法務與政策知識庫整合

Problem Statement

業務場景：各地區法規對建議內容要求不同。
技術挑戰：策略可配置、可追溯。
影響：法遵/營運風險。
複雜度：高

Root Cause

策略散落；人工下發；無審計

Solution

策略：政策知識庫（地區×類型×敏感級），編排成策略規則，上線審計。
步驟：
1. 政策建模（YAML/DSL）
2. 策略引擎/審計
3. 版本/灰度

代碼：

policy:
region: zh-TW
sensitive:
  adult: block
  violence: soft_block
version: 2025-08-01

實測：合規缺陷數 -80%，審計通過率 100%
練習：DSL 設計（30m）；策略引擎（2h）；審計流程（8h）

案例分類 1) 按難度

入門級：Case 4, 11, 13, 15, 17
中級：Case 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 18, 19
高級：Case 8, 10, 12, 14, 16, 20

2) 按技術領域

架構設計類：Case 7, 12, 19, 20
效能優化類：Case 5, 8
整合開發類：Case 1, 2, 3, 9, 17, 18
除錯診斷類：Case 4, 6, 13, 19
安全防護類：Case 1, 8, 10, 14, 16

3) 按學習目標

概念理解型：Case 13, 15, 20
技能練習型：Case 4, 11, 17
問題解決型：Case 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 18, 19
創新應用型：Case 8, 10, 12, 14, 16

案例關聯圖（學習路徑建議）

建議先學：Case 4（正規化）、Case 13（指標體系）、Case 15（文案/呈現），打好基礎。
依賴關係：
- Case 1 依賴 Case 4/13（正規化與指標）
- Case 2/3 依賴 Case 4（資料清潔）
- Case 5 依賴 Case 13（品質信號）
- Case 8/10/16 依賴 Case 1/2/3（安全/相似度/分詞）
- Case 7/12/19/20 為治理與架構層，建議在完成核心能力後學
- Case 14 與 11 構成資料/標註閉環
完整學習路徑： 1) 基礎清潔與指標：Case 4 → Case 13 → Case 15 2) 生成與排序能力：Case 2 → Case 3 → Case 5 → Case 9 → Case 17 → Case 18 3) 安全與防禦：Case 1 → Case 10 → Case 16 → Case 8 → Case 7 4) 數據治理與運維：Case 6 → Case 11 → Case 12 → Case 19 → Case 14 → Case 20

說明：上述所有案例均為從原文場景「中文 Did-You-Mean 出現不恰當建議」所延展的通用工程解法，以教學與實作為目的設計，並非源文直接提供之技術細節或指標。

邪惡的 Google...

Case #1: 中文搜尋建議的不雅詞過濾（Safety Gating for Did-You-Mean）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Python: 三層式候選安全過濾範例

Implementation Example

Case #3: 中文分詞與 OOV 對建議品質的影響

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #5: 過度干預的建議顯示門檻（結果品質感知）

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #6: 點擊日誌被垃圾與惡意查詢污染

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #7: SafeSearch/家庭帳戶策略未覆蓋建議服務

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #8: 自動補全趨勢洩漏不當字串

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #9: 地區詞彙與同義詞本地化不足

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #10: ML 安全分類器替代單純黑名單

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #11: 使用者回報與標註閉環

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #12: 建議模型灰度與回滾保護

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #13: 評估框架與核心指標體系

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #14: 查詢隱私保護與資料治理

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #15: 文案與 UI 降風險（語氣與呈現）

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #16: CJK 形近/音近對抗樣本與防禦

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #17: 同義詞/關聯查詢替代 Did-You-Mean

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #18: 灰色詞/多義詞上下文消歧

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #19: 監控與警戒（Watchdog）對不當建議

Problem Statement

Root Cause

Solution

Case #20: 法務與政策知識庫整合

Problem Statement

Root Cause

Solution

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