Die von RunLLM eingesetzte intelligente Wissensbasis zeichnet sich durch kontinuierliche Selbstverbesserung aus. Das System analysiert hochfrequente Abfragen, um automatisch blinde Flecken in der Dokumentation zu identifizieren, und schlägt proaktiv vor, fehlende Inhalte wie API-Beschreibungen oder Konfigurationsanleitungen zu ersetzen. Der Optimierungsmechanismus besteht aus drei Ebenen: Hot Issue Tracking generiert Verbesserungsvorschläge für die Dokumentation; Benutzerfeedback löst sofortige Modellaktualisierungen aus; und die zyklische Analyse der Supportdaten bildet Optimierungsstrategien. Praktische Daten zeigen, dass Unternehmen, die dieses System einsetzen, die Abdeckungsrate der Wissensdatenbank innerhalb von drei Monaten um 60% und die durchschnittliche Antwortgenauigkeit von 78% auf 93% erhöhen können. Dieses selbstoptimierende Design reduziert die Wartungskosten der Wissensdatenbank des Unternehmens erheblich.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRunLLM: Erstellung eines KI-Assistenten für die technische Unterstützung von UnternehmenDie
