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

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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：

前期测试阶段スルーSynthetic 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

最適化のヒント：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。