运行时验证回答机制
运行时验证回答机制，是指模型的分类和回答建议需要与回答要求保持一致，包括回答深度、知识范围和回答边界。
运行时验证回答机制，是指模型的分类和回答建议需要与回答要求保持一致，包括回答深度、知识范围和回答边界。
语言模型可以建议分类，可以组织相关想法，也可以起草答案。但它不应该成为专家系统如何回应的唯一裁判。SonaMinds 把模型判断和系统验证分开。模型可以辅助，但回答仍然需要受到结构约束。
这个区分对任何处理专家资料和多种使用场景的系统都很重要。一个请求在自然语言上看似可以回答，但在某个具体语境中可能并不属于合适的知识范围。模型也可能把请求推向比实际需要更深的回答方式。运行时验证回答机制就是为了防止这些不匹配影响最终答案。
为什么模型置信度不够
模型置信度不等于回答适当性。模型可以很有信心，却仍然进入错误的知识范围。它可以很有信心，却选择了不适合该问题的回答深度。运行时验证在模型输出之上增加结构判断。
验证可能检查回答深度是否合适，知识范围是否相关，是否需要澄清，以及回答是否需要受到当前回答要求的限制。
如何建立信任
运行时验证回答机制让 AI 系统更可预测。用户应该收到与问题和场景一致的回答。专家材料应该按照其预期范围被使用。组织也需要在用户请求模糊时仍然获得可预期的回答行为。
在 SonaMinds 中，运行时验证不是事后补丁，而是回答架构的一部分。它把自然语言问题、知识范围和回答深度连接起来。
概念边界
运行时验证回答机制不是替代模型能力，而是在模型能力外部建立结构纪律。目的不是让模型变弱，而是让模型能力可以在连贯的专家环境中使用。