企业场景的高效实施方案:
- Systemarchitektur::
• 使用Docker部署GraphGen服务(项目提供Dockerfile
)
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)--batch_size 32
参数提升生成吞吐量
• 配置Redis缓存高频知识图谱(减少重复计算) - Bereichsanpassung::
– 准备企业产品文档/客服记录(需清洗为JSONL)
- aufstellenstyle=service
生成友好型话术
– 调整ece_threshold=0.12
聚焦客户高频疑问 - Kontinuierliche Optimierung::
1. 每周导入最新客服日志到input_file
2. 监控生成数据的coverage_rate
Norm
3. 对低覆盖领域手动补充原始数据 - integrierte Lösung::
• 输出数据可直接对接Rasa/XiaoIce等对话系统
• 支持通过webhook
实时推送新生成语料到知识库
某电商平台实施后,客服知识库维护效率提升400%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphGen: Feinabstimmung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen zur Erzeugung synthetischer DatenDie