你是否曾经希望大模型技能能给出100%精确的结果，却屡屡失落望？
你是否曾经一度疑惑自己不会用还是太高看大模型了，导致你的判断失落误？
我想说，统统指望着大模型输出100%精确的这个出发点就有问题，核心便是搞错了传统开拓和大模型开拓的差异和逻辑思路。
那，如何既能利用大模型精良的推理能力也能同时担保100%精确呢？
我们将深度磋商这些问题，揭示大模型与传统开拓思路的抵牾，并提出新的办理方案。
01 传统开拓与大模型开拓的根本差异
在磋商为什么大模型技能无法实现100%准确的结果之前，我们须要先理解传统开拓思路与大模型技能之间的根本差异。
传统开拓的特点：强逻辑与稳定性
传统的软件开拓方法常日基于明确的逻辑判断和规则。这些规则由开拓者定义，代码的实行是确定性的：只要输入相同，输出结果就会完备同等。
这种方法的优点在于其结果的可预测性和稳定性。例如，金融软件中的交易系统、银行系统的账务处理等，都须要精确无误的结果，因此传统开拓办法的逻辑性和同等性非常主要。
大模型开拓的特点：模型演习和推理的不愿定性
与传统开拓不同，大模型开拓（如大型措辞模型和深度学习模型）依赖于海量的数据和繁芜的算法进行推理。
这些模型的演习过程涉及从大量数据中学习模式和关系，而不是明确的规则。因此，大模型的输出具有一定的随机性和不愿定性。
例如，天生式AI在创作文本时，虽然可以天生高质量的内容，但由于其基于概率的推理，输出结果可能会有所不同，纵然输入条件相同。这种不愿定性使得大模型的结果难以担保100%的准确性。
02 新型开拓模式：传统开拓与大模型开拓的结合
谈论结合的模式，先科普一下当前的软件是如何完成开拓的，当前软件用户看到的和用到的是用户界面，这个紧张由前端完成；而一些基于用户的操作而引发的一些处理逻辑，大部分是由后端完成。
核心思路：前端用大模型+传统开拓，处理自然措辞和大略逻辑；后端用传统开拓，处理数据打算和繁芜逻辑。
前端如何结合？
在用户与系统的交互前端，大模型技能可以用于处理繁芜的自然措辞查询和天生智能回答。
大模型能够理解用户的问题，并基于其演习数据天生自然流畅的回答。
例如，在政务做事的智能客服系统中，用户可能会问：“如何申请居住证？”大模型可以解析用户的查询，理解其意图，并天生详细的回答，包括所需的申请材料、步骤和把稳事变。
案例分享：政务智能客服
1. 大模型处理用户提问和回答
在用户发起问题时（例如：“如何办理护照？”），智能客服系统的前端利用大模型技能进行自然措辞理解。大模型能够剖析用户的意图，提取关键字，并天生详细的回答。
这些回答包括办理护照所需的材料、申请流程、收费标准等信息。如果用户有更多问题，大模型还可以根据高下文连续进行交互。
2. 后端传统开拓确保数据同等性
后端紧张卖力存储用户的查询记录、处理申请数据和管理事务流程。传统开拓方法用于实现这些功能，包括数据存储、事务管理、规则引擎等。
例如，后台系统会根据用户的查询记录更新干系的做事状态，管理申请的审批流程，并确保数据的同等性和准确性。传统系统的稳定性在这里至关主要，由于它确保了业务逻辑的准确实行。
末了的话
如果你自认为真的懂大模型技能，请早点放弃100%精确的抱负，有两种办理思路：
第一种：接管90%多的精确率（在某些场合人还不到80%），这种就很适宜直接用大模型技能处理。
第二种：采取新型开拓思路，各取所长。将繁芜逻辑交给传统开拓，将自然措辞处理和理解交给大模型。
希望带给你一些启示，加油。
作者：柳星聊产品，"大众年夜众号：柳星聊产品
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