驯服AI的非确定性：如何将大模型无缝融入传统软件系统？

本文探讨了如何将非确定性的AI组件（如LLM）融入确定性软件系统。Eric Evans以代码分析为例，指出LLM擅长分类但不擅长建模，自由生成的分类会导致结果不可比。文章建议采用成熟的标准分类模型（如NAICS）而非让AI自行创造分类体系。这种方法利用“发布语言”模式，有效降低了歧义，实现了输出的稳定性，是解决AI工程化落地难题的实用策略。