問題の背景
従来のカスタマーサービスシステムは、手作業で書かれたスクリプトに依存しており、その結果、複雑な質問に直面したときの応答率が低く、更新が遅れていました。RAGテクノロジーを使えば、最新の知識ベースを動的に組み合わせて正確な回答を生成することができます。
実施プログラム
- 知識ベースの構築製品ドキュメント、過去の作業指示書、FAQなどのデータをインポートし、すべてのビジネスシナリオをカバーできるようにする。
- 質疑応答エンジンの構成検索パラメータ（例：top_k=3）とプロンプトテンプレートを調整し、回答の精度をコントロールする。
- 参照メカニズム回答のトレーサビリティ機能を有効にすると、各回答に参照文書の場所が自動的にマークされます。
- 継続的な最適化対話ログによる高頻度エラーの分析と、ナレッジ・ベース・コンテンツの的を絞った補充
効果検証
導入後、ABテストを設定し、従来の談話とRAGシステムの解決率を比較することをお勧めします。典型的なお客様の事例では、40%以上の精度向上が可能です。
この答えは記事から得たものである。RAG Web UI：インテリジェントなドキュメントQ&Aシステムの構築と、プライベートなウェブサイド・ナレッジベースのシンプルな構築について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " RAG Web UIでカスタマーサービス・システムの応答精度を向上させるには？
