让大模型思考，让小模型执行：在 Elastic Workflows 中拆分 LLM 成本

英文标题：让大模型思考，让小模型执行：在 Elastic Workflows 中拆分 LLM 成本

Elastic 的 Jeffrey Rengifo 构建了一套 Elastic workflow，用于将大语言模型与小语言模型分工协作。该流程先将数据样本发送给大模型，由其提出分类标签，再由人工审核确认标签。审核完成后，小模型将已确认的标签应用于完整数据集，从而将高成本推理集中在需要判断和设计的环节。该方法可帮助开发者在保持分类质量与人工可控性的同时，降低大规模数据处理中的 LLM 成本。