“我们推荐客户通过engineering和embedding的方式去做匹配，效果要比微调要好一些，比如万科，它并没有做特别多的微调，它也是通过engineering以及embedding的方式，将物业管理中的一些分类工作交给Azure OpenAI，像门禁、下水道以及安保等问题，这些原来是人工来做的，可能大部分情况是对的，现在用AI分拣，试了一下，效果有一点点差距 。AI没有取代人，但是极大辅助了团队，这是我们看到的一个案例 。”李冕补充道 。
值得说明的是，engineering，即“提示工程”，是指由于大模型可能生成不准确或不当的文本，通过优化输入提示，引导大模型生成更加准确、可靠、符合预期的输出内容，进而实现各种应用场景的实际使用优化；而embedding则是指事先把预先设定好专有领域的问题和答案生成词向量，存入向量数据库，每次对话时先去向量数据库搜索问题和答案，再交给大模型对问题和答案进行整理，最终再输出给用户，这种方式又被称为“检索增强” 。
“只有像那种以前做过机器学习，打过标签，也失败过，知道微调中会碰到很多坑的客户，我们才会鼓励它们去做微调，但是一些传统的行业就很难，因为他们都不知道里面的坑有多深，一碰到问题就非常frustrated（沮丧懊恼） 。因为人是有期望值的，领导说能不能调好，你说能，结果调了一个礼拜，花了大量的人力物力去组织、拿数据、打标签，效果还是不行，一个月之后领导就把它砍掉了 。”李冕对21世纪经济报道采访人员表示 。
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