AI在生成推荐答案时，需要可验证的事实来支撑推荐理由。若信源中事实与观点混杂，AI难以准确提取可采信的内容，推荐理由的生成也会受到影响。同时，观点性表述若被误认为事实，可能引发虚假宣传风险。区分事实与观点，是信源建设的基本功。
可量化。事实以具体数值、时间、条件呈现，如“响应时间2小时”“覆盖31个省会城市”“适用温度零下40度至零上80度”。
可核验。事实有独立来源可以印证，如检测报告编号、标准号、客户合同、验收单。
无评价性语言。事实陈述不包含主观判断词汇，如“优秀”“领先”“最佳”。事实只陈述“是什么”，不判断“好不好”。
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主观评价。观点包含价值判断，如“行业领先的技术”“优质的服务体验”“深受客户信赖”。
无法量化。“领先”“优质”“信赖”没有明确的衡量标准，不同人理解不同。
依赖语境。观点的成立依赖特定条件或比较对象，脱离语境后无法独立验证。
替换测试。将表述中的品牌名称替换为其他品牌，若表述依然成立，则属于观点；若替换后明显不成立，则可能包含事实成分。
举证测试。问“这个表述能否提供具体证据支撑”。能提供检测报告、合同、数据的，是事实；只能提供主观判断的，是观点。
量化测试。问“这个表述能否转化为具体数值或条件”。能转化的，是事实；不能转化的，是观点。
事实前置，观点后置。在信源段落中，先呈现可验证的事实信息，再以观点作为总结或评价。AI在提取时优先调用事实部分。
观点标注来源。若必须呈现观点，标注来源方，如“据某某机构评测”“客户反馈显示”。第三方观点比品牌自述观点更有采信价值。
避免观点伪装成事实。不使用“经检测，性能最优”这类将观点包装为检测结论的表述。检测报告只能证明具体指标数值，不能证明“最优”。
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