构建LLM驱动的“AI”仍需领域知识

Lobsters Hottest 新闻
llm domain-knowledge development api tool-building

摘要

文章讨论了构建基于LLM的AI工具仍需捕获领域知识，尽管比之前的AI世代更容易，因为知识不必严格结构化。

<p>我正在工作中构建一个基于LLM的工具，用于接收用户问题并通过我们的客户API进行回答。</p> <p>这项工作的很大一部分在于捕获领域知识并记录下来。与之前的“AI”世代相比，这更容易，因为知识不必严格地以结构化形式呈现，而正是这一点导致了之前几代“AI”的失败。</p>
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/15 14:59

# 构建基于大语言模型的“人工智能”仍需领域知识 来源：https://lobste.rs/s/q9sd1m/building_llm_driven_ai_still_requires 我正在构建一个基于大语言模型的工具，用于接收用户提问，并通过我们工作中的客户API来回答。 其中一大部分工作是捕获领域知识并将其记录下来。这比前几代“人工智能”更容易，因为知识不必严格格式化为结构化形式——而恰恰是这一点曾让前几代“人工智能”栽了跟头。

相似文章

人工智能是一种工具。善用它需要技巧。

Hacker News Top

一篇反驳 Rich Hickey 关于“大语言模型是自动化而非工具”这一观点的博客文章，主张熟练运用 AI 需要技巧，而将 AI 拟人化的用语会歪曲真正的工程风险。

领域专长一直是真正的护城河

Hacker News Top

文章认为，代理型AI工具将瓶颈从编程能力转向了领域专长，使得那些能够在代码和领域两方面验证正确性的人变得最有价值。

“AI”不是工具

Lobsters Hottest

Rich Hickey（Clojure 的创造者）认为，大语言模型不是“工具”，而是自动化。他主张，真正的工具在使用时伴随着控制、反馈和技能的培养，而使用大语言模型则意味着将任务交给一个反复无常的系统，而非通过亲自完成工作来学习。

知识和AI工具的碎片

Reddit r/AI_Agents

作者认为，像LLMs这样的AI工具由于上下文和知识供给不足而未被充分利用，并提出了一种具有上下文孤岛的系统，以增强个性化和准确性。