Effiziente Implementierungslösungen für Unternehmensszenarien:
- Systemarchitektur::
- Bereitstellung von GraphGen-Diensten mit Docker (Projekt wird bereitgestellt)Dockerfile)
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)--batch_size 32Parameter Boost Generation Durchsatz
- Redis so konfigurieren, dass hochfrequente Wissensgraphen zwischengespeichert werden (Reduzierung der Doppelzählung) - Bereichsanpassung::
- Vorbereiten von Unternehmens-Produktdokumentation/Kundenservice-Datensätzen (muss zu JSONL bereinigt werden)
- aufstellenstyle=serviceEinen freundlichen Diskurs erzeugen
- Anpassungenece_threshold=0.12Konzentration auf hochfrequente Kundenanfragen - Kontinuierliche Optimierung::
1. wöchentlicher Import des letzten Kundendienstprotokolls nachinput_file
2. die Überwachung der erzeugten Datencoverage_rateNorm
3. manuelle Ergänzung der Rohdaten für Gebiete mit geringer Abdeckung - integrierte Lösung::
- Die Ausgabedaten können direkt mit Dialogsystemen wie Rasa/XiaoIce verknüpft werden.
- Unterstützung durchwebhookNeue Redewendungen für Schüler in Echtzeit in die Wissensdatenbank aufnehmen
Nach der Einführung einer E-Commerce-Plattform stieg die Effizienz der Pflege der Wissensdatenbank des Kundendienstes um 400%.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphGen: Feinabstimmung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen zur Erzeugung synthetischer DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man schnell ein System zur Korpusgenerierung für eine Wissensdatenbank für den Kundendienst eines Unternehmens aufbauen?
