解决问题的方式从流程驱动转向数据驱动，解法重心从事先设计转向事后验证；需将业务问题对齐AI任务类型、数据基础和决策链条，并用Python工具链延伸AI开发，同时以规则兜底防范AI幻觉。
从写代码到建模型：重新理解“解决问题”的方式
传统Python开发聚焦在“怎么让程序按业务规则跑通”，比如校验用户输入、调用API、生成报表；而AI思维的核心是“让数据自己说出规则”。你不再手写if-else判断是否为垃圾邮件，而是喂给模型一万封已标注的邮件，让它学出判别模式。关键转变在于：**问题定义从流程驱动转向数据驱动，解法重心从事先设计转向事后验证**。
把业务问题翻译成可训练的任务
很多业务同学卡在第一步：不知道自己的需求对应哪种AI任务。其实只需三步对齐：
- 看输出形式：要分类（如客户流失/不流失）→ 选分类任务；要填空（如补全合同缺失条款）→ 选序列生成；要打分（如推荐商品相关性）→ 选回归或排序
- 看数据基础：有大量带标签的历史记录？→ 可监督学习；只有日志、无标签？→ 先试聚类或异常检测；数据极少？→ 考虑小样本提示工程（Prompting）或迁移微调
- 看决策链条：结果直接用于执行（如自动拒贷）→ 必须可解释、低延迟；结果仅作参考（如销售线索评分）→ 可接受黑盒模型+置信度输出
用Python习惯过渡AI开发：工具链不是重学，是延伸
你熟悉的pandas、requests、logging不用丢——它们变成AI流水线的“前后端”：
- 用pandas做特征工程：df['avg_order_30d'] = df.groupby('user_id')['amount'].rolling(30).mean() 这行代码仍是核心，只是输出成了模型的输入列
- 用requests对接大模型API：把原来调用支付接口的逻辑，换成调用/v1/chat/completions，传入prompt和system角色定义
- 用logging记录模型表现：不只是“任务完成”，而是记下precision=0.82, recall_fraud=0.65, 推理耗时92ms，让效果可追踪
避免“AI幻觉陷阱”：业务约束必须硬编码进智能逻辑
模型会“编造合理答案”，但业务系统不能容忍虚构。必须保留Python的确定性控制力：
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- 对LLM输出做规则兜底：比如合同生成场景，强制要求输出含“甲方”“乙方”“签署日期”三个关键词，缺一即触发人工审核
- 用if-else围住模型边界：预测销量为负值？直接截断为0；推荐商品库存为0？从结果中过滤掉
- 把业务规则转为Prompt约束：不是只写“请生成客服回复”，而是写“你是一名银行客服，严禁承诺利率、不得使用绝对化用语，回复需包含‘以网点公示为准’”
