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我们之前分类器把“不能登录,想退费”分到账号问题,退款部分丢了。后面客服答得很礼貌但没解决。
路由器输出要允许多标签,不要强行单选。真实问题经常同时是账号、账单、情绪。
还要保留原始用户问题给最终模型。中间摘要可以辅助,但不能替代原文。
小模型做前置没问题,但要有置信度。低置信时升级大模型或走人工,不要硬判。
如果每一步都让大模型复核,成本又回来了。
只复核高风险场景:退款、合规、隐私、投诉、越权。普通 FAQ 不需要。
任务拆分要看可观测性。每一步记录输入输出和决策理由,不然错了不知道哪层坏。
决策理由会不会变成开发者术语进界面?
内部日志可以有,前端不要显示。用户只需要看到解决问题的答复。
还有延迟。四层串行模型,用户等到失去耐心。能并行的并行,能缓存的缓存。
那第一版是不是先分类 + 主模型,别搞太多层?
对。先从最大成本点开始拆,别为了架构好看拆。
每拆一层都要问:它降低了成本、延迟,还是提高了准确率?没有就删。
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