随着大语言模型的发展，越来越多的人开始关注其在产品领域的实际效果。这篇文章将深入探讨大语言模型在产品开发中的应用，分析其优势和局限性，并通过实测数据来评估其实际效果。

大年初八，年后上班的第一天，我就收拾行囊，直奔客户那儿去，准备扎营开干，全力搞出个大语言模型的产品应用来。

为啥要这么着急跑客户现场来开发呢？原因有两点：

一是我们要做这个产品，必须要有数据，要不大模型的准确度上不去，做出来个60分的产品，对客户根本谈不上提质增效，大概率会被嫌弃。

二是客户比我们着急，寄希望于我们把产品做出成效，好圆前期吹出去的牛，堵上同行质疑的嘴。

说实在的，过去一两年大模型的横空出世，人工智能那是火得一塌糊涂，各行各业都发起了一场场的AI竞赛。

大家都想着抢先一步，宣传自家用上AI的产品之后，到底牛成啥样了。

正因为大家都相信AI可以极大提升效率，可以替代人力，可以解放生产力。所以，都一股脑儿地扎进用AI做产品的浪潮之中。

不过啊，有些人宣传得太过头，花了几百万做出来的东西，结果还是一个小学生的水平，别说替代人力，还得花更多的精力去“批改”它的作业。

说到客户，他们对AI的预期其实各不相同。

有些客户从来就没有用过AI的东西，也不确定这东西到底能干啥，你整个AI的产品给他这么一试，他会觉得非常的神奇。“哎呀，居然写出来的东西看起来还可以，是那么回事。”

而另外一些客户呢，因为一直在做AI方面的产品的尝试，心里大概也知道，AI能做啥，水平几何。所以，当你提供给他的产品，还是只有六七十分的水平，他就会比较失望。因为在他的预期中，AI必须要替代人力，解放人力，别的地方都是这么宣传的，都已经到了这么牛的地步，你家的产品还得让人伺候着，那哪行啊！

言归正传，当前阶段，绝大部分尝鲜用上AI的客户，其实都是死鸭子嘴硬，60分的效果硬是要吹出90分的成效。

搞得大家对AI的预期都上了一个台阶，就如同明明你家的孩子只能考60分，你却说考到了90分，这下子大家都相信这个孩子可以上一个好学校。但只有你心里清楚，就这水平，高中估计都上不了。

而我们呢？匆匆赶赴客户现场来做项目，就相当于要给这个孩子上一个强化班，短时间内要把他的成绩从60分提升到80分，这样好歹也算是个“学习成绩好”的孩子了。

接下来，我就来简单分析一下我们用AI做出来的这个“孩子”到底能考得怎么样，哪些“题”擅长，哪些“题”还不行。

计算题——100分

说到计算，大模型那可是个中高手，尤其是那些需要按照各种规则来推算的业务，对它来说简直就是小菜一碟。只要你把计算规则梳理得清清楚楚，大模型就会输出准确的答案，并且可以给到你解题的步骤，让你看得明明白白。

拿司法领域常见的量刑计算来举例：

基本案情：张三，男，25岁，2000年1月30日生，民族：汉族，身份证号：43*****56，文化程度：初中，政治面貌：群众，户籍地：西虹市经开区前进村90号，现居地：西虹市高新区广阳村1栋2单元101。犯罪嫌疑人张三有多次盗窃前科，最近一次因为盗窃罪被判处有期徒刑2年，于2023年4月4日刑满释放。2025年1月20日晚上23时许，张三独自一人来到西虹市高新区广场路停车厂，以“手拉车门”的方式盗窃了李xxx放置在小车内的现金1000元和2张银行卡。

问：张三应该如何量刑？

答：张三盗窃金额为1000元，属于数额较大的范畴，且没有其他严重情节，因此，其基准刑应在三年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处或者单处罚金。

大模型的这个计算过程就是基于法律条款的明确规则，根据其犯罪的情节加以分析，得出的答案。

填空题——90分以上

这里说的填空题，就是能从文书中精准抓取“要素字段”。别以为它只是简单检索关键词做匹配，现在它已经聪明到能理解语意了，意思相近的描述它也能秒懂。

继续以张三盗窃案子来举例：

这一次，我们要求大模型从张三的案件描述中提取相关的信息。

问：请帮我提取出犯罪嫌疑人张三的基本信息，包括：姓名、年龄、性别、民族、身份证号、文化程度、户籍地、犯罪时间、犯罪地点、盗窃金额。

答：

• 姓名：张三
• 年龄：25岁
• 性别：男
• 民族：汉族
• 身份证号：43*****56
• 文化程度：初中
• 户籍地：西虹市经开区前进村90号
• 犯罪时间：2025年1月20日晚上23时许
• 犯罪地点：西虹市高新区广场路停车场
• 盗窃金额：1000元

几乎是100%的准确，为什么我认为效果只能达到90分以上呢？它也有“犯迷糊”的时候。

从我做产品的实践经验来看，这里主要受限于如下两个方面：

1. 有一部分的文书材料是照片或扫描、复印出来的，文字会存在不清晰、有折痕、有印章等情况，导致大模型识别出来的文字内容可能会出错，间接导致了提取效果不好。
2. 存在一些文书的描述表达不够清晰、准确或有错别字的情况，我们自己去阅读是能发现和理解的，但大模型还理解不了，也就可能准确率降低。

这也引申出一个思考：我们看到的绝大部分的产品宣传那些“天花乱坠”的效果，都是在理想条件下测出来的。现实里，啥奇怪事儿都能遇到，产品效果自然就得打点折扣

阅读理解——70分

我们有很多的产品功能，其实是需要去做数据分析、业务流程规范（预警）、关键信息的摘取，这些功能都涉及到需要让大模型帮我们去做信息的分析总结。

比如，针对上述的张三案件，检察官要去做社会危险性的评估（分析下张三有没有存在危害社会的可能性），以决定是否要逮捕张三。其中，有一个评估指标是：在案发地有相对固定的工作或住所。

问：请帮我提取出张三案件中涉及到社会危险性的相关指标内容？

在大模型给出的回答中，就没有给出“在案发地有相对固定的工作或住所”。

我继续问它，为什么没有呢？

它回答的逻辑是：内容中并没有明确告知张三有固定住所或工作。

也就是说，对于一些信息的理解，大模型有时候还是比较死板，还达不到我们看到一个信息，可以直接推导出结论，你需要给他更明确的提示，才有可能给到你想要的答案。

写文章——60分

说起用大模型来写文章，那可真是不少人的“救星”啊！毕竟，写文章这事儿，对很多人来讲，就已经是生活中少有的“地狱”级任务。但用上大模型，居然写的这么好，简直“神”了。

不过，日常办公或生活里，想发表点啥，用大模型写写，完全没问题。咱们也不求它写得多么准确无误，多么精彩绝伦，只要能给点修改意见，或者启发点思路，就知足了。

但是，如果要依赖大模型生成的专业的内容当前来讲，还是很难达到。

继续以上面的张三案件来讲，我们当前就是在用大模型去帮助检察官做《起诉书》、《审查报告》等法律文书的生成。

依靠开源的大模型，是可以达到60分的效果的。

但要想让大模型写得更好，那就得下点功夫了。得不断优化提示词，还得给它喂更多的法律文书数据，让它变得更“聪明”，更懂咱们的法律行话，更像一个有资深办案经验的检察官。

总的来说，大模型在规则计算、要素提取、内容摘要、文书生成这些方面，已经算是60分以上的“好学生”了。但要想让它考到80分，那还得定向训练，喂行业数据，调整提示词，加各种约束条件。