OMS、WMS、订单履约、API 集成与系统架构实践
如何构建能够识别自身知识盲区的AI系统:一份实用指南
大型语言模型从根本上改变了我们构建企业内部应用的方式。它们使开发人员能够创建出能够分析复杂企业数据、回答内部查询以及自动化重复性工作流程的智能软件。 然而,将基于大型语言模型的应用从本地原型阶段部署到生产环境时,往往会暴露出一个关键的可靠性问题: 过度自信 。 标准的语言模型被优化为生成在统计学上最有可能出现的下一个输出结果,而不是用来评估它们自身的准确性。当遇到模糊的输入指令、不完整的检索信息或超出模型适用范围的边缘情况时,这些模型会毫无顾忌地生成看似合理的虚假答案,甚至编造事实,而不会向用户提示任何不确定性。 在那些对业务运行至关重要的企业环境中,一个盲目猜测的人工智能应用无疑会带来严重的
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