gptfa

از قوانین گرفته تا استدلال: سه نقش LLM که برنامه شرکت را تکمیل می کنند

از


از قوانین گرفته تا استدلال: سه نقش LLM که برنامه شرکت را تکمیل می کنند

آخرین به روز شده در 4 سپتامبر 2025 توسط تیم تحریریه

نویسنده (ها): Sanjay Krishna Anbalagan

در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر

سوال (هوک)

کجا باید LLMS به یک برنامه سازمانی – بدون بازنویسی – وصل شوید و چه دقیقاً کار آیا آنها باید انجام دهند؟ جواب “همه جا” نیست. این تنها جایی است که ابهام در آن حرکت می کند.

از قوانین گرفته تا استدلال: سه نقش LLM که برنامه شرکت را تکمیل می کنند

شکل: جایی که ورودی بدون ساختار وارد می شود (عمل → دامنه → گردش کار)

مقاله در مورد چگونگی مدل های بزرگ زبان (LLMS) می تواند برنامه های سازمانی را بدون نیاز به بازنویسی کامل تقویت کند. این امر بر شناسایی مناطق خاص تأکید می کند که LLM ها می توانند به طور مؤثر ابهام در ورودی کاربر را برطرف کنند ، و نشانگر دوگانگی بین منطق سنتی مبتنی بر قانون و تفسیرهای با کمک LLM است. این قطعه سه نقش مهم را برای LLM ها در محیط های سازمانی تشریح می کند: عوامل عمل ، عوامل دامنه و روترهای گردش کار ، هر یک برای ایجاد شکاف هایی که در آن روش های مبتنی بر قاطع قاطع شکست می خورند ، در نهایت ایجاد یک سیستم انعطاف پذیر که هم از قوانین و هم استدلال استفاده می کند ، خدمت می کند.

وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی



منبع: https://towardsai.net/p/machine-learning/from-rules-to-reasoning-three-llm-roles-that-complete-the-enterprise-app