混合确定性和法学硕士系统

根据每个组件的优势将规则、软件和语言模型结合起来的架构。

图片·混合确定性和 LLM 系统

概述

混合AI架构为确定性软件分配稳定的规则和可验证的转换，同时使用模型在显式评估下进行语义解释、生成和判断。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力，具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

许多生产工作流程既包含稳定的规则，又包含非结构化的判断。混合架构将解析、验证、计算、权限和已知决策逻辑分配给确定性组件，而模型则处理语言变化、提取、分类、摘要和语义比较。

我们在任务级别映射工作流程，并根据所需的一致性、可用标签、变化容忍度、可解释性、延迟、成本和故障后果来选择组件。现有的人工或基于规则的流程被挖掘为隐式逻辑、重复出现的异常以及可以成为需求和评估案例的示例。

端到端测试测量整个系统而不是孤立的模型。这使得可以通过更好的规则、上下文、检索、提示、模型或用户交互来提高质量，并将工程工作引导到实际限制工作流程的组件上。

战略与执行

我们如何交付混合确定性和 LLM 系统

问题，已解答

规则为已知条件提供一致性；模型处理语言、歧义和语义变化。将它们结合起来可以提高可观测性、成本和可靠性。

我们评估任务是否具有稳定的逻辑、可用的标签、对变化的容忍度、解释要求、延迟和成本约束，以及错误结果的后果。

有关的

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