文章揭示了PDF文档解析中，大模型(如Coze)在处理非结构化数据时存在准确性问题，简单问题可能给出错误且不一致结果。在高精度要求场景下，1%错误率仍需大量人力验证。作者提出解决方案包括人工数据清洗、规范化问答对、双层保险机制等，质疑问答场景中是否必须引入重量级大语言模型，认为可通过低成本方式构建更可靠的系统。
比如有一些这样的pdf文档内容，里面有关于每项服务的办理流程，为便于截图，随意展示几项，比如：
门诊就诊需要的办理要件，路径和办理时限：
住院服务需要的办理要件，路径和办理时限：
出院服务需要的办理要件，路径和办理时限：
投诉举报需要的办理要件（无），路径和办理时限：
其他还有很多内容，但是这些内容都有一个共同的特征：无结构数据，除非人工整理成结构数据。
现在基本上每个知识库服务商都能解析pdf 文档，像coze，dify等，为了方便起见，我们把它直接喂给coze，利用它们的自有能力来分析文档。
随后，我们来一个简单测试。就拿上面的截图内容，所有服务办理期限都是即时办结，但是投诉举报 需要3-7工作日。
我们就拿这个来问问大模型：
这就是coze 智能体给出的应答，同样的问题，多次询问给出不同的结果，而且每次都不正确。
看到这种结果，着实有点儿让人后背发凉。
如果拿着大厂背景的技术方案去服务客户，结果可想而知，一定会被骂得狗血淋头。
大模型本身还有很多的技术问题没有完全解决，以上这个问题也许不是特别严重，但是至少我们能够窥见类似这样的问题一定会大量存在，在一些对问题准确性要求较高的场景下，哪怕有1%的错误率，我们都没法放心去使用它，因为哪怕1%的错误率，仍然需要花费大量人力去保证结果正确。
但是这个问题我们有没有不费太高的代价解决吗？
肯定有。
至少在这个案例中不能完全依赖pdf的解析能力，数据的清洗工作最好还是需要人工去兜底把关。
比如在我们的实时互动系统管理后台中，我们提供了添加问答对的能力：
规范化的问答内容逐项增加到私有知识库：
在进行互动问答中，这些信息以高优先级响应，当没有匹配到这些信息，才会走底层大模型的私有知识库。
但是问答对也存在问题，比如上面内容中所有服务办理时限都是即时办结，但是只有一项举报投诉服务是3-7工作日。
这导致每一服务都要增加一条知识对，这显得有些繁琐。
除非能支持这样一条规则：“除了举报投诉的办理时限是3-7工作日，其他服务都是即时办结”。
但是这种推理能力需要大语言模型的支持。
还有一个问题，比如用户问“住院服务需要什么要件”，这个问题一旦到用户侧有可能变成上百种不同的问法，所以系统必须具备语意分析能力。
这其实已经引出一个问题：也就是在当前问答场景中，是否有必要引入大语言模型这种重量级的产品？
至少从我们的实践看来是不必的。
但是如果图省事，比如我就想利用一些智能体的基础能力，那么结合大语言模型是很好的选择。
那这样在双层保险中，问答会更准确。
但是没有智能体，同样也能在低成本代价中达到同样的目的。
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