作者提出了一种系统，其中大型语言模型（LLM）充当电子邮件分类的特征评分器，而不是直接决策者。LLM的任务是分析电子邮件并返回四个特定分数：置信度（confidence）、发件人信任度（senderTrust）、可逆性（reversibility）和紧急性（urgency）。然后，这些分数被输入到一个单独的、人类可读的策略文件中，该文件决定电子邮件的级别（例如，PUSH、QUEUE、SILENT、AUTO）。这种方法优先考虑一致性，而不是单个LLM可能产生的各种或不可预测的输出，从而允许使用更便宜、更快的模型来执行评分任务，并能够更轻松地测试和修改决策逻辑。 AI
影响 这种架构模式通过将感知与决策分开，有望实现更可靠、更具成本效益的LLM集成。
排序理由 该项目讨论了在特定应用程序中使用LLM的设计模式，侧重于架构选择和权衡，而不是新的发布或重大的行业事件。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
