从第一性原理出发，推演一款车主 Chatbot 的实现路径
本文更多是一种工程路径的推演，而非已经被完整实践验证的结论。 它更像是一张“地图”，用来帮助在构建 Chatbot 的过程中尽量避免迷路。 背景 在很多产品团队的讨论里，“做一款车主 Chatbot”往往会被简化成： 接入一个大模型 设计一些提示词 准备文档材料，接入知识库（RAG） 然后在 APP 里设计一个对话框 UI，开启对话功能 但当你真正把它视作一款需要长期落地、持续迭代，并承担真实业务责任的产品时，就会发现：它并不只是“把模型接进来”，而是要让模型在真实业务场景中形成稳定、可依赖的专业判断能力。 在阅读智谱 AI 首席科学家唐杰的分享 「谈 2025 年对大模型的看法」 后， 我尝试从第一性原理出发，推演如果从零构建做一款车主 Chatbot，在业务落地层面，可能需要经过哪些关键路径。 从第一性原理出发，对车主 Chatbot 实现路径的推演 一、第一性原理 目标：用 AGI 替代 汽车技师 的部分工作，解答车主的日常问题咨询。 如果这个目标成立，那么后续所有产品设计，都应该围绕 “专业判断能力是否形成” 展开，而不是围绕用户画像、问题类型或业务流程本身。 二、让模型对齐真实业务场景，增强实际体感 Mid 和 Post Training 使得模型更快对齐业务场景，并具备更强的推理能力成为可能。 换句话说，就是让模型更快学会在真实业务场景下应该如何思考，如何回答。 1. 继续预训练 Continued Pre-Training（CPT） 目标：补齐领域知识与因果结构。 汽车领域的知识并非“百科式知识”，而是由大量工程结构与因果关系构成，例如： 系统原理：发动机 / 变速箱 / 底盘 / 电气架构 等 故障机理：症状 ↔ 原因 ↔ 处理路径 维修动作：检测步骤、拆装流程、风险提示 品牌差异：不同车型的共性与特例 CPT 的意义，并不在于让模型“记住更多资料”，而是让模型内部表示方式更接近这一领域的知识结构本身。如果缺少这一阶段，后续的 SFT 很容易沦为“教话术”，而非真正补足能力。 ...