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本文探討了AI對話中常見的生硬和準確率低的問題，并提出引入專家系統(tǒng)作為解決方案。專家系統(tǒng)通過對大模型結(jié)果進行校驗或兜底處理，提升AI在復(fù)雜場景中的準確性和實用性。文章以醫(yī)療診斷和財務(wù)報銷為例，展示了專家系統(tǒng)如何通過規(guī)則校準和數(shù)據(jù)反哺，解決AI應(yīng)用中的實際問題。

最近持續(xù)在為一些企業(yè)做AI培訓(xùn)，公司這邊會有很多問題，其中最常見的有兩個：

AI聊得不像人，最常見案例就是生硬，就算上RAG或知識庫也不好使；

AI準確率不高，最常見就是AI能覆蓋80%的場景，但業(yè)務(wù)的及格線是95%；

要解決這兩個問題，都會進入AI應(yīng)用開發(fā)的深水區(qū)，一般的解決方法都是要引入專家系統(tǒng)了：

其實這里的所謂專家系統(tǒng)也沒那么神秘，簡單來說就是一套算法，他要么對大模型的結(jié)果進行一次校驗，要么是對大模型給出結(jié)果進行兜底性處理。

從這個角度來說，專家系統(tǒng)其實是比較簡單的，但真實使用場景又是巨復(fù)雜的，這里涉及了很多技術(shù)密度，所以這里做簡單介紹即可，大家能領(lǐng)悟多少算多少。

AI聊得不像人，很蠢的問題我們之前討論過，后續(xù)還會有專門的章節(jié)，這里首先說下準確率問題：

專家系統(tǒng)與準確率

舉個例子，有以下醫(yī)患對話，模型需要判斷患者到底是什么疾?。?/p>

以上是我用一個真實病歷進行簡化的聊天記錄，當時檢查后的診斷是社區(qū)獲得性肺炎，但只看這個對話，模型下的癥狀是：急性病毒性上呼吸道-支氣管炎。

所以，這里模型診斷錯了，并且這是不被接受的！

在這個基礎(chǔ)上專家系統(tǒng)就出現(xiàn)了，要構(gòu)建這個系統(tǒng)會需要一些基本數(shù)據(jù)，比如：

社區(qū)獲得性肺炎：

咳嗽±痰＋氣促或胸痛＋發(fā)熱>38℃/寒戰(zhàn)

精神食欲輕-中度受影響；發(fā)熱常>38℃，夜間盜汗

急性病毒性上呼吸道：

流清涕/鼻塞/噴嚏/咽痛＋咳嗽常為刺激性、無痰或少痰

低熱或無熱；可伴乏力、肌肉酸痛但一般活動如常

專家系統(tǒng)需要拿著這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在上下文對話中一一對照，對模型的回答進行校準，他實際的過程可能如下：

這里專家系統(tǒng)的工作是緊盯關(guān)鍵決策點，給出可解釋的yes/no/再問一句；

最終兩者互補，就能把診斷正確率從80%拉升到可接受的95%+，同時保持人性化的交流體驗。

以上只是一個非常簡單的場景，接下來再說一個場景。

規(guī)則兜底與飛輪系統(tǒng)

還是以醫(yī)療行為為例，比如現(xiàn)在已經(jīng)做了診斷給了藥物方案，但卻在用藥禁忌和用法用量上有些問題：

社區(qū)獲得性肺炎，給出的治療方案：

阿奇霉素500mg口服，1次/日，共3天

同時服用布地奈德福莫特羅吸入劑（慢阻肺合并哮喘患者常用）

PRN對乙酰氨基酚退熱

在這個場景下實際存在三個問題：

療程不足：標準門診療程常為「首日500mg，隨后250mg/日，再服4天」，或「500mg/日×5天」；3天有復(fù)燃風險

潛在禁忌：患者67歲，已在用胺碘酮（抗心律失常藥）。阿奇霉素有顯著QTc延長風險，聯(lián)合胺碘酮可觸發(fā)尖端扭轉(zhuǎn)型室速

用藥沖突：若無哮喘/慢阻肺史，布地奈德福莫特羅屬于多余治療

這里專業(yè)術(shù)語過多，可能大家看著頭疼，只不過所有的AI應(yīng)用一到深水區(qū)全部是這種術(shù)語…

類似于這種漏洞不能期待模型100%給出，所以需要有詳細的規(guī)則，這個規(guī)則可以來源于藥品說明書。

只不過這里的藥品說明書是需要結(jié)構(gòu)化到系統(tǒng)中的，而且真實的錯誤也未必是單一的藥品說明書能夠涵蓋，那么就會有個根據(jù)真實數(shù)據(jù)不停補足的過程！

比如，上述真實問題有3個，如果系統(tǒng)記錄了2個漏了1個，那么在系統(tǒng)中補足剩下的一個就是我們所謂的飛輪系統(tǒng)了。

與之前一致，這里只是個非常簡單的場景，具體實現(xiàn)難度會難非常多，而就我實際AI項目過程中，只要是深水區(qū)用戶都是這么玩的。

結(jié)語

今天，我們蜻蜓點水的介紹了下AI的深水區(qū)技術(shù)專家系統(tǒng)，細細看來好像也并不是什么很難的技術(shù)，但是各行各業(yè)卻切實的在使用，比如之前做的一個財務(wù)場景：

報銷差旅費：北京-上海高鐵票553，住宿費800(附發(fā)票)，打車費150

類似上述審核任務(wù)，表面看，合理合規(guī)，但專家系統(tǒng)介入校驗后，就可以發(fā)現(xiàn)之前忽略了問題：

一、發(fā)票合規(guī)性

住宿發(fā)票為“增值稅普通發(fā)票”，但該酒店是一般納稅人，且員工選擇了開具專票（系統(tǒng)記錄偏好）。

按規(guī)定，一般納稅人應(yīng)提供增值稅專用發(fā)票用于抵扣。普通發(fā)票入賬可能導(dǎo)致公司進項稅損失。

二、費用標準超標

公司上海地區(qū)住宿標準：普通員工600/晚。800超標33%。

AI不止要識別發(fā)票真?zhèn)魏突A(chǔ)信息就放行，還必須符合內(nèi)部政策，比如這里不注意看可能大家不會發(fā)現(xiàn)這個員工打的是專車！

以上，都需要專家系統(tǒng)兜底，否則公司體系下會存在很多漏水點。

所以，無論是醫(yī)療、HR、財務(wù)還是銷售等部門，當AI應(yīng)用觸及核心業(yè)務(wù)時，單純依賴大模型的能力，就像讓一個博覽群書但毫無臨床經(jīng)驗的醫(yī)學生直接主刀，這種行為風險極高。

如何用專家系統(tǒng)對AI應(yīng)用進行兜底，如何用日常產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反哺系統(tǒng)形成飛輪系統(tǒng)，這是每個進入AI深水區(qū)的同學需要思考的問題。

免責聲明：本文內(nèi)容由開放的智能模型自動生成，僅供參考。