Lösung: Co-Optimierung von Wissensbasis und Modelldiensten
Die Verbesserung der Qualität der Antworten von KI-Intelligenzen erfordert eine Optimierung in zwei Dimensionen: Datenquellen und Schlussfolgerungsfähigkeiten:
- Aufbau einer Wissensbasis::
- Laden Sie professionelle Dokumente im PDF/TXT-Format hoch (empfohlene Dateigröße: nicht mehr als 20 MB)
- Einrichtung eines Mechanismus zur Aktualisierung der Dokumente, um regelmäßig die neueste Version zu synchronisieren
- Meta-Tagging von Dokumenten (Branche/Verwendung/Währung) zum einfachen Auffinden
- Musterdienst Konfiguration::
- Die Einstellung des Temperaturparameters in model_config.yaml steuert die Antwortkreativität (empfohlen 0,3-0,7)
- Aktivieren Sie Routing-Richtlinien mit mehreren Modellen und weisen Sie automatisch das am besten geeignete Modell für verschiedene Problemtypen zu.
- Konfigurieren Sie den Fallback-Mechanismus so, dass auf manuelle Verarbeitung umgeschaltet wird, wenn das Konfidenzniveau unter einen Schwellenwert fällt.
Best Practice: Es wird empfohlen, einen QA-Testsatz einzurichten, um die Auswirkungen verschiedener Konfigurationen durch A/B-Tests zu vergleichen. Für geschäftskritische Szenarien können Sie die Funktion "Antwortquellenkommentar" aktivieren, um die referenzierten Wissensbasispassagen anzuzeigen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoze Studio (Coze Open Source Edition): eine quelloffene Low-Code-Plattform für die schnelle Entwicklung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die Genauigkeit und Professionalität der Antworten meiner KI-Intelligenzen verbessern?
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