AI · Agent

把「不確定」
擋在輸出前

在一個「講錯比說不知道更糟」的領域，直接用 LLM 的輸出不能賭。這個引擎讓每個關鍵答案都先被檢查、能被追溯，沒把握的就明講。

架構 / Architecture

關鍵輸出一律先過驗證層；信心不足時轉人工，而不是硬給一個看起來很篤定的錯答案。

問題

這個領域裡，一個「很有自信的錯答案」比「我不確定」傷害更大。直接把 LLM 輸出接到下游，等於把不可控的錯誤往後推。

不能只信單一模型、單一資料源；錯誤必須在進到下游前擋下；而且要能明確標記「這題沒把握」，不是每題都硬答。

走「驗證優先」而不是「模型優先」。把領域規則寫成可測試的校驗層，而不是塞進 prompt 裡祈禱；信心不足時，寧可回「需複核」也不輸出。

關鍵輸出變成可驗證、可追溯；不確定的案例被明確分流到人工，而不是靜默出錯。錯誤從「事後才發現」變成「當下就攔下」。

難的不是接模型，是定義「多少信心才算夠」、讓多個來源衝突時有明確的裁決規則，以及避免驗證層自己變成另一個沒人維護的黑盒。

一句話講你想做什麼，其他我們問。