カスタマーサービスシーンにおいて、大規模な言語モデルが不正確な回答を出力する問題を解決するには？

2025-08-25

1.4 K

ソリューション：オカレオによる精度向上とエラー検出

オカレオは3段階のソリューションを提供します：

事前テスト段階スルーSynthetic Scenario Copilot商品の不具合に関するお問い合わせ"、"払い戻し要求 "などの典型的なカスタマーサービス・ダイアログを含むJSONLテスト・ファイルを生成し、自動的に200以上の問題のバリエーションをカバーします。
綿密な評価段階モデルをPython SDKに登録する際に設定します。test_type=classificationこのシステムは、モデル出力と予想される応答との一致度を比較し、レポートには具体的なエラー位置と類似度スコアが注記される。
リアルタイム修正段階本番環境でオカレオエージェントにアクセスし、回答信頼度が閾値（デフォルト0.7）未満であることを検知すると、以下の処理フローが自動的に起動します：
- 問題のダイアログを孤立したデータセットに記録する
- Slack/Eメールアラートのトリガー
- 類似のシナリオに対する正しい回答のための推奨テンプレート

最適化のヒント永続的な問題タイプについては、境界テスト機能を使用して、ストレスシナリオ（ユーザーによる感情的な表現など）を生成し、それに応じてプロンプトエンジニアリングテンプレートを調整することができる。