82 篇博文 含有标签「AI工程」

过去一年我最常被问到的问题，不是“哪个模型更强”，而是“这个业务值不值得接大模型”。我后来发现，很多团队在这个问题上一开始就问歪了。他们问的是“技术上能不能做”，而不是“产品上值不值，工程上扛不扛得住，出问题以后谁来接”。

为了让这个判断不要继续停留在口头经验里，我后来逼自己把它压成一套更像决策表的东西。它不保证每次都选对，但至少能逼团队先看代价，而不是只盯着 Demo 效果。

如果只允许我用一个真实项目来解释这个标题，我会选“售后助手”。

这个项目最早的需求很朴素：让客服在处理退款、催发货、优惠券争议这些问题时，能更快给出初步答复。我们第一版做法非常典型，也很像过去两年大多数团队的自然选择：写一版足够强的 system prompt，把常见规则塞进去，再给一些 few-shot 示例，让模型看起来像一个经验丰富的客服。

第一轮演示效果甚至很好。模型能说人话，语气也像样，面对常见问题能给出八九不离十的回答。于是团队很容易得出一个结论：看起来只要继续打磨 Prompt，就能把它推到生产。

真正的转折发生在灰度阶段。我们发现，问题并不是“Prompt 不够强”，而是它被要求承担了太多本不该由它承担的事情：记住不断变化的活动规则、理解订单状态、引用最新制度、决定什么时候必须转人工、在失败时保持输出稳定。做到这一步之后，我才真正意识到，2025 年做 AI 应用，Prompt 仍然重要，但它早就不是主战场了。