Q80｜AI项目实战：如何平衡模型准确性？
黄佳
作者介绍：黄佳，新加坡科研局资深研发工程师
Q：在 AI 项目实战中，如何平衡模型的准确性和实时性？在不同的应用场景下，应该如何选择？
黄佳：根据场景进行选择。举例来说。
医疗辅助诊断、金融风控：准确性优先，使用性能更高的模型（GPT-4o、专用微调模型），可异步返回；引入审校机制。
客服问答、搜索推荐：实时性优先，使用量化模型、缓存机制、缩短上下文长度、top-k + rerank 简化流程。
多轮对话、数据分析类 Agent：平衡两者，采用 ReAct/ToolUse 框架，主流程保持实时，次流程允许延迟或并行执行。
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