LLM 路由接入工单系统三个月暴露三个落地问题
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LLM 路由接入工单系统三个月暴露三个落地问题
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AI 综述
一个团队把 LLM 路由接入工单系统运行三个月后，总结出三个落地问题：7B 路由模型会把复杂请求静默判成简单任务；升级链路只传摘要会损失上下文；缺少决策记录则无法归因成本变化。 该团队给出的应对做法是：带多步推理信号的请求一律不走小模型，置信度低于阈值直接升级，升级时只传相关片段编号并拼回原文，并在网关侧记录请求指纹、命中模型和升级原因三类字段。 上述问题与做法均来自该团队的实践总结，报道未给出误判率、成本变化幅度等量化结果。
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最新进展11月6日 09:51
LLM 路由落地踩到的三个坑：分类器误判、升级撕碎上下文、决策不可观测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- 掘金LLM 路由落地踩到的三个坑：分类器误判、升级撕碎上下文、决策不可观测
一个团队把 LLM 路由接进工单系统三个月后，总结出三个落地坑：7B 路由模型会把复杂请求静默判成简单任务，升级链路传摘要会损失上下文，缺少决策记录就无法归因成本变化。作者给出的做法是带多步推理信号的请求一律不走小模型、置信度低于阈值直接升级、升级时只传相关片段编号拼原文，并在网关侧记录请求指纹、命中模型和升级原因三类字段。