待验证50% 置信解决方案精确时间
如果一条普通规则、过滤器、更好的表单或常规算法就能解决问题，就不应使用大语言模型，因为LLM按消息计费且永远计费，而规则运行不花钱。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
移动应用AI落地指南：从业务问题出发，而非模型
rss2026/10/19
涉及实体
相关事实
待验证规则层通过关键词、正则表达式、状态机处理表意固定无歧义的高频指令，可实现毫秒级路由且零算力消耗70% 相似待验证strict 模式只保证输出结构正确，不保证业务正确，因此业务规则应写在工具代码里而非提示词里69% 相似待验证LLM 在代码任务上的表现往往优于其在纯自然语言推理上的表现，因为代码具有严格语法规则和可验证性69% 相似已验证大语言模型通过统计模式学习生成文本，无法从机制上保证逻辑无误66% 相似待验证传统规则路由依赖人工预设的 if-else 条件（如'地区=华东且需求=报价'），维护成本高且难以覆盖模糊表达；AI 路由可直接读取线索的自由文本内容并输出结构化分发决策。66% 相似
引用此条事实
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