主要观点总结
本文主要描述了与R1讨论后逐步清晰的校对模块方案，从基于规则的校对引擎到大模型自然语言理解和推理的应用。重点介绍了实体识别和关系数据提取的重要性，以及如何利用这些知识构建校对系统。文章还提到了AI在开发中的应用和潜力，强调了AI对人们学习和发展新技能的影响。
关键观点总结
关键观点1: 校对模块的方案讨论和完善过程
文章描述了与R1的讨论过程中，校对模块方案如何从初步的规则设定，逐步发展到大模型的应用，以及如何利用上下文信息提高校对效果。
关键观点2: 实体识别和关系数据提取的重要性
文章强调了在校对过程中，通过实体识别和关系数据提取获取上下文信息的必要性，这是构建有效校对系统的关键。
关键观点3: AI在开发中的应用和潜力
文章通过具体案例展示了AI在开发中的应用，如校对对新章节内容的一致性错误和创建问答系统等功能，突显了AI降低应用开发的门槛以及指导人的作用。
文章预览
校对模块的方案也是在与R1的讨论中逐步清晰和完善的。 我会尽量还原这个过程，让大家体会与AI相互启发的乐趣。至于最终结伦则不是最重要了。 R1最开始提出了一个基于规则的校对引擎，其核心是用不同的规则检查不同类型的一致性错误。 这里列举了三类规则：死亡一致性（DeathConsistencyRule）、修为进度（CultivationProgressRule）和物品传承（ItemInheritanceRule）。 很显然，此方案最大的缺陷是：要保证校对效果，必须开发出尽可能多的规则。 这显然不现实！ 有了前面实体识别的经验，这种语义方面的问题大模型可能更胜任。 看看R1的回复： 这个方案靠谱多了。利用大模型自然语言理解和推理能力，分析文本中的上下文关系，识别潜在的不一致。 要用大模型，除了要校对的新章节内容，还得给它上下文，即上图中R1提到的“知识快照”。虽然R1目前
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