Qualitätsverbesserungsprogramm für den Berufsbereich Antworten (QEPA)
Um die Leistung des Deepseek R1-Modells im professionellen Bereich zu verbessern, können die folgenden Optimierungsstrategien umgesetzt werden:
- Front-End-Echtzeitsuche::
- Abrufen aktueller Domäneninformationen über Exa API vor der Beantwortung
- Bereitstellung von Suchergebnissen als Kontext für das Modell
- Vorrangige Verwendung von Informationen aus maßgeblichen Quellen (z. B. wissenschaftliche Arbeiten, offizielle Dokumente)
- Stichwort technische Optimierung::
- den fachlichen Rahmen, dem die Antwort folgen muss, klar angeben
- Erfordert, dass die Antworten spezifische Beispiele oder Daten zur Unterstützung enthalten
- Einstellung der Antworttiefe (Einsteiger/Fortgeschrittene/Experten)
- Benutzerdefinierte Wissensdatenbank-Integration::
- Speicherung von Wissensdokumenten in einer Vektordatenbank
- Aufbau eines RAG-Workflows (Retrieval Augmented Generation)
- Entwicklung des Jargon Explainer-Plugins
Die Kombination aus der Echtzeitsuche von Exa und dem speziellen Cueing-Design hat die Qualität der Ergebnisse des Modells im professionellen Bereich nachweislich erheblich verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelExa & Deepseek Chat App: Open Source Chat App für Echtzeit-Web-Suche und intelligentes ReasoningDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Qualität der Antworten auf Deepseek R1-Sprachmodelle für Fragen in speziellen Domänen verbessern?
