先这样答
我会把模型限定在理解和表达，把地图计算与数据访问写死。模型负责理解口语 query 的意图和实体，包括地点、诉求、偏好。它再把理解结果转成结构化查询意图，交给后面的地图引擎处理。
地理检索和路径计算必须使用确定性算法。它们对精确性要求高，不适合让模型自由生成。坐标与 POI 数据库查询也写死。限速与合规过滤同样写死，避免模型绕过约束，直接访问数据或返回不该展示的内容。
边界可以定得很清楚：模型只产生结构化查询意图，不碰计算结果。引擎返回候选地点、距离和时长等结果。答案里的数字全部来自引擎。模型只负责把多结果组织成自然语言，并根据用户的诉求和偏好说明结果。这样既保留模型对口语和表达的处理能力，也把精确性要求高的部分交给固定逻辑。
面试官会怎么追问
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「为什么不让模型直接决定路线和距离？」 因为地理检索和路径计算有明确的精确性要求。模型只能生成查询意图，距离和时长必须由确定性引擎计算并返回。
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「模型输出结构化查询意图时，具体包含什么？」 它应表达用户提到的地点、诉求和偏好。这个结果用于查询，不应混入模型自行计算的距离、时长或其他结果数字。
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「多个 POI 都符合条件时，谁负责最后的答案？」 引擎负责返回候选结果和计算结果。模型负责把多个结果组织成自然语言，但答案中的数字仍然只能引用引擎返回的数字。
回答的坑
- 把路线规划、距离计算交给模型，会让精确性要求高的结果失去确定性来源。
- 只说模型负责理解和生成，却没有明确限制模型不能碰计算结果，边界就不完整。
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—— 本题完 ——