想要减轻大模型的幻觉？来试试传统开发与大模型技术结合的新模式

你是否曾经希望大模型技术能给出100%正确的结果，却屡屡失望？

你是否曾经一度怀疑自己不会用还是太高看大模型了，导致你的判断失误？

我想说，一切指望着大模型输出100%正确的这个出发点就有问题，核心就是搞错了传统开发和大模型开发的差异和逻辑思路。

那，如何既能使用大模型优秀的推理能力也能同时保证100%正确呢？

我们将深度探讨这些问题，揭示大模型与传统开发思路的矛盾，并提出新的解决方案。

01 传统开发与大模型开发的根本区别

在探讨为什么大模型技术无法实现100%准确的结果之前，我们需要先理解传统开发思路与大模型技术之间的根本区别。

传统开发的特点：强逻辑与稳定性

传统的软件开发方法通常基于明确的逻辑判断和规则。这些规则由开发者定义，代码的执行是确定性的：只要输入相同，输出结果就会完全一致。

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，都需要精确无误的结果，因此传统开发方式的逻辑性和一致性非常重要。

大模型开发的特点：模型训练和推理的不确定性

与传统开发不同，大模型开发（如大型语言模型和深度学习模型）依赖于海量的数据和复杂的算法进行推理。

这些模型的训练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确定性。

例如，生成式AI在创作文本时，虽然可以生成高质量的内容，但由于其基于概率的推理，输出结果可能会有所不同，即使输入条件相同。这种不确定性使得大模型的结果难以保证100%的准确性。

02 新型开发模式：传统开发与大模型开发的结合

讨论结合的模式，先科普一下当前的软件是如何完成开发的，当前软件用户看到的和用到的是用户界面，这个主要由前端完成；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+传统开发，处理自然语言和简单逻辑；后端用传统开发，处理数据计算和复杂逻辑。

前端如何结合？

在用户与系统的交互前端，大模型技术可以用于处理复杂的自然语言查询和生成智能回复。

大模型能够理解用户的问题，并基于其训练数据生成自然流畅的回答。

例如，在政务服务的智能客服系统中，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，并生成详细的回答，包括所需的申请材料、步骤和注意事项。

案例分享：政务智能客服

1. 大模型处理用户提问和回复

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术进行自然语言理解。大模型能够分析用户的意图，提取关键字，并生成详细的回答。

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，大模型还可以根据上下文继续进行交互。

2. 后端传统开发确保数据一致性

后端主要负责存储用户的查询记录、处理申请数据和管理事务流程。传统开发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相关的服务状态，管理申请的审批流程，并确保数据的一致性和准确性。传统系统的稳定性在这里至关重要，因为它确保了业务逻辑的准确执行。

最后的话

如果你自认为真的懂大模型技术，请早点放弃100%正确的幻想，有两种解决思路：

第一种：接受90%多的正确率（在某些场合人还不到80%），这种就很适合直接用大模型技术处理。

第二种：采用新型开发思路，各取所长。将复杂逻辑交给传统开发，将自然语言处理和理解交给大模型。

希望带给你一些启发，加油。

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