如何解决大型语言模型在客服场景中输出不准确回答的问题？

2025-08-25

1.2 K

解决方案：利用Okareo实现精度提升与错误检测

解决LLM在客服场景的准确性问题需要系统化的测试和监控流程。Okareo提供了三阶段解决方案：

前期测试阶段: BySynthetic Scenario Copilot生成包含”产品故障咨询”、”退款申请”等典型客服对话的JSONL测试文件，自动覆盖200+变体问题
深度评估阶段：使用Python SDK注册模型时配置test_type=classification，系统会对比模型输出与预期回答的匹配度，报告会标注具体错误位置及相似度评分
实时修正阶段：在生产环境接入Okareo代理后，当检测到回答置信度低于阈值（默认0.7）时，会自动触发以下处理流程：
- 记录问题对话到隔离数据集
- 触发Slack/Email告警
- 建议相似场景的正确回答模板

Optimization Tips：对持续出现的问题类型，可用边界测试功能生成压力场景（如用户情绪化表达），针对性调整提示工程模板。