llm落地困境破局?工作流如何成为程序员的「场景化改造」利器

最近有个感触就是:大模型想要落地,还得是依靠工作流。

众所周知,大模型是通用模型,大小公司要么是卖模型的、要么是买模型的,大家发现在专业场景下,大模型处理还是乏力。

融合大模型的重心似乎没有侧重在:深入到场景中定制流程,为什么?------ 大模型的下沉还不够,身处在工作流程中的人,也是要花一个很大的功夫,才能融合大模型与人工处理。

正如某国企的AI负责人所说:"我们最终实现的不是用AI替代人工,而是创造了人机协同的第三类智能体。"

这或许才是工作流革命的终极要义!------ 虽然很多厂商也是这样去践行的,但目前的工作流似生态还比较一般、也缺乏标杆亮点。

本瓜觉得,这其中,就给程序员以机会。举个例子,比如处理一些复杂的表格文档,如果程序员结合本地编程能力,穿插用工具或者调用其它接口,再加上大模型,再加上结合场景、深入到业务流程处理中去,一定实现非常不一样的效果。

未来,可能人人都会处理工作流,但是目前,程序员会是更好的人选。

场景窥探

借助大模型,有哪些具体场景,可以融合入工作流?比如:

1

某汽车制造商的维修系统包含200+种非标数据格式,技术团队通过构建元数据适配器实现动态转换:

ruby 复制代码
class FieldMapper:
    def __init__(self, template):
        self.mapping_rules = self.load_template(template)
        
    def transform(self, raw_data):
        return {
            new_key: raw_data[old_key] 
            for old_key, new_key in self.mapping_rules.items()
        }

2

在金融衍生品定价场景中,工作流采用三重校验:

  1. 大模型解析合约条款
  2. Quant库执行蒙特卡洛模拟
  3. 数值微分验证器检查结果一致性

3

信贷审批状态机:某银行设计的审批工作流包含智能路由机制:

css 复制代码
graph TD
    A[申请接收] --> B{金额≤50万?}
    B -->|是| C[大模型初审]
    B -->|否| D[人工复核]
    C --> E{风险评分≥80?}
    E -->|是| F[自动审批]
    E -->|否| D

4

比如:智能报表生成实战:用户输入、意图识别、数据获取、清洗、分析、渲染等

python 复制代码
  class ReportGenerator:
        def __init__(self):
            self.validator = DataValidator()
            self.cache = VectorCache()
            
        async def generate(self, query):
            # 带缓存的意图分析
            intent = await self.cache.match(query) or llm_analyze(query)
            
            # 多模态数据接入
            connectors = {
                'database': SQLConnector(),
                'excel': OfficeParser(),
                'api': RestFetcher()
            }
            raw_data = connectors[intent.source].fetch(intent.params)
            
            # 数据质量关卡
            if not self.validator.check(raw_data):
                raise DataQualityError(intent.metrics)
                
            # 混合分析引擎
            return HybridEngine.generate(intent, raw_data)

工作流范式

大模型背景下的工作流还得依赖以往常见的工具,比如:

  • 使用Flowise搭建可视化编排界面
  • 通过FastAPI封装企业内部服务
  • 采用Redis实现上下文缓存
  • 集成Pandas进行数据预处理
传统调试 大模型-工作流调试
日志文件分析 执行图谱可视化
断点调试 因果链追踪
单元测试 影子模式对比

工作流技术就像共享单车,不仅解决了当下大模型落地的"最后一公里"问题,更重要的是创造了一个新的价值维度------流程智能密度

还是要"更细节"一点才行!

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