徐昊 · AI 时代的软件工程
徐昊
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10|LLM辅助建模(二):构造思维链

你好,我是徐昊,今天我们来继续学习 AI 时代的软件工程。
在上一节课,我们介绍了如何构建反馈循环,并使用大语言模型(Large Language Model,LLM)反馈模型的缺失,然后再使用 LLM 进行模型展开,完成对模型的验证。构造有效的反馈循环,并使用 LLM 对其加速,这是一种利用 LLM 加速知识学习的通用模式。
然而在实际的应用的过程中,很少会出现不提供业务上下文,仅仅通过 LLM 反馈辅助建模这样的情况,而且这样的做法实际效率也不高。今天,我们来讨论一下使用 LLM 辅助建模的其他方法。

通过概念字典辅助建模

我们知道在建模的过程中,最重要的就是发掘系统中的存在的概念,并建立概念与概念之间的关联。那么在实际建模的过程中,对于概念的提炼就是重中之重了。
通常在建模的过程中,我们会维护一个概念字典(Glossary),其中包含对于系统非常重要的业务概念,以及对于这些概念的基本解释。举个例子,在上节课中,当我们收到 LLM 给出的反馈后,我们对于建模任务给出了这样的调整:
这是一个教学学籍管理系统。系统中应该包含以下的核心概念:
- 教学计划:一系列相关课程和活动,这些课程和活动旨在培养特定领域的知识和技能。比如,计算机科学与技术学士学位教学计划,或是计算机科学与技术硕士学位教学计划
- 录取通知:学生需要根据录取通知注册学籍。录取通知应该包含学生被录取的信息,如录取的教学计划
- 学籍:当学生注册之后,学籍记录学生在校将按照哪个教学计划学习
- 学生
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1. 使用LLM辅助建模的通用模式是构造有效的反馈循环,并使用LLM对其加速,但在实际应用中,很少会出现不提供业务上下文,仅仅通过LLM反馈辅助建模的情况。 2. 通过维护一个概念字典可以加速整个建模反馈的过程,而构建概念字典并不完全依靠LLM的反馈,可以通过对领域或业务的理解、用户访谈等方式发现其中涉及的一些概念,以及这些概念之间的关联。 3. 使用LLM辅助提取业务概念,可以通过设计任务模板,让LLM理解业务的上下文,并从中提取业务概念,然后将概念字典与任务模板结合,完成建模。 4. 通过构造思维链提高效率是一个很自然的选择,而针对建模而言,就是把建模方法转化为思维链,以提高模型的质量。 5. 举例说明了如何使用四色法对系统进行建模,通过让GPT使用四色建模法得到的概念字典,可以明确标记建模的类型,从而提高建模质量。 6. 寻找到合适的中间产物,利用知识生成让LLM辅助提取核心概念,不同的建模方法在整体思路上并没有太大不同。

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