怎么让 AI 系统（比如大语言模型 + 各种工具）更靠谱、更好用

 

 

 

这页内容是在说怎么让 AI 系统（比如大语言模型 + 各种工具）更靠谱、更好用，像人解决问题一样，拆成几个步骤，每个步骤找关键 “提升点”。用大白话逐个拆：

标题：如何提升性能

就是说，咱要搞清楚 “怎么让 AI 干活更准、更稳” ，核心是四个大方向：

 

• 让 AI “判断当前状态” 更准（比如分清用户是要查天气还是订机票）；
• 让 AI 调用工具（Function Call）时少出错；
• 让 AI 查资料（RAG）时找对内容；
• 让 AI 这个 “智能体（Agent）” 听话、可控。

表格拆解：AI 干活的 6 步流程 + 每步 “提分关键”

把 AI 处理用户请求的过程，拆成 6 个步骤，每个步骤里藏着 “影响准不准的关键”，像游戏里 “升级必点的技能树”：

 

步骤（AI 干啥）	大白话解释（AI 的行动）	提升准确率关键（咋让 AI 更牛）
处理用户请求，判断是否唤起工作流	第一步：AI 得先听懂用户需求，决定 “要不要认真处理”（比如用户说 “帮我订蛋糕”，AI 得判断 “这需要调用订蛋糕工具”，而不是闲聊）	LLM 的理解能力：大语言模型得足够聪明，能分清 “闲聊” 和 “正经任务”。比如用户说 “明天天气咋样？”，AI 得认出 “这需要查天气 API”，别瞎回答。
确定分析框架	第二步：AI 得想 “用啥逻辑解决问题”（比如订蛋糕，得先选尺寸、口味、配送时间，这些步骤咋排序）	LLM+Prompt+Agent： - LLM 得懂 “订蛋糕的流程”； - Prompt（你给 AI 的指令）得清晰，比如明确说 “优先选用户常用口味”； - Agent（智能体）得按规矩办事，别乱改流程。
重写用户请求	第三步：AI 得把用户 “模糊需求” 变清楚（比如用户说 “我要甜的”，AI 得转成 “选巧克力 / 草莓口味（甜系）”）	LLM 的理解 + 生成能力：不仅得听懂 “用户要甜的”，还得会 “精准翻译” 成工具能懂的指令（比如告诉订蛋糕 API“选草莓口味，甜度 90%” ）。
检索资料（RAG）	第四步：AI 得找对资料（比如订蛋糕时，得查 “附近蛋糕店列表”“用户历史订单偏好” ）	RAG+Embedding： - RAG（检索增强）得会 “搜资料”，别找错店； - Embedding（把文字转成数字向量对比）得准，比如用户喜欢 “草莓”，得精准找到卖草莓蛋糕的店。
整合生成回复	第五步：AI 得把所有信息整合，给用户人话回复（比如 “已订 XX 店草莓蛋糕，明早 9 点配送” ）	LLM 的理解 + 生成能力：得把工具返回的 “生硬数据”（比如 API 返回的订单号、时间），变成用户能听懂的话，还得逻辑清晰。

举个栗子：用 “订蛋糕” 完整走一遍流程

1. 用户说：“我想订个甜蛋糕，明天早上送”
2. 步骤 1（处理请求）：
   • AI 得懂：“这不是闲聊，需要调用订蛋糕工作流” → 考验 LLM 理解能力（别当成 “推荐甜蛋糕食谱”）。
3. 步骤 2（确定分析框架）：
   • AI 得想：“先选店→选口味（甜系）→选配送时间（明天早 9 点）→下单” → 考验 LLM+Prompt（你得提前告诉 AI “订蛋糕优先选用户常买的店” ）。
4. 步骤 3（重写请求）：
   • AI 把 “甜蛋糕” 转成 “草莓口味（甜度 90%）”，配送时间转成 “2025-06-18 09:00” → 考验 LLM 生成能力（得精准对应蛋糕店 API 的参数）。
5. 步骤 4（检索资料）：
   • AI 得搜到 “用户常买的 XX 蛋糕店”，且该店有草莓蛋糕、能明早配送 → 考验 RAG（别搜到关门的店）和 Embedding（精准匹配 “草莓 + 明早配送” ）。
6. 步骤 5（整合回复）：
   • AI 说：“已为你订 XX 店草莓蛋糕，明早 9 点配送，订单号 12345，预计花费 88 元” → 考验 LLM 把 API 返回的 “订单号、价格” 整成人话。

总结：提升性能的本质是 “给 AI 补短板”

每个步骤的 “关键”，其实就是 AI 可能掉链子的地方：

 

• 听不懂需求（补 LLM 理解）；
• 流程乱套（补 Prompt 和 Agent 规矩）；
• 指令转译错（补生成能力）；
• 资料找不对（补 RAG 和 Embedding）；
• 回复说不明白（补理解 + 生成）。

 

就像教一个新手办事，得一步步教他 “咋听懂任务、咋规划步骤、咋精准传话、咋找资料、咋汇报结果”，每一步教明白，整体就更靠谱啦～