昨天聊到怎麼評估小幫手的回覆品質，今天就來分享一個進階的做法：用多模型策略來提升準確率。簡單來說，就是不要只依賴單一模型，而是讓不同的模型一起合作，就像是開會時有多個同學給意見，比較能避免「一言堂」。

最常見的方式有幾種：

1. 投票機制：同一個問題丟給好幾個模型，然後用多數決決定哪個答案最可靠。這種方法雖然暴力，但在有明確正解的任務上（例如選擇題、簡單 QA）特別有效。
2. 專長分工：不同模型各自擅長不同領域，例如一個負責寫程式、一個負責自然語言，一個專攻摘要。遇到問題時就指派給最合適的模型，讓小幫手更「專業」。
3. 交叉檢查：先讓模型 A 生成答案，再交給模型 B 做審核或補充。這種方式雖然需要多跑一次，但可以有效過濾掉明顯錯誤，提升可信度。

當然，多模型策略也不是萬能的。缺點就是成本跟時間會增加（多次 API call 或需要更多算力），而且整合不同模型的結果需要額外設計邏輯。但在一些需要高可靠性的情境，比如醫療、金融或學術研究，這種方法確實能降低錯誤率。

總結來說，單一模型就像是一個人回答問題，難免有盲點；但多模型合作就像開小組討論，答案雖然需要花點時間整理，但往往更穩、更準。這也是小幫手邁向「可靠」的重要一步。