連動問題推薦システムの原理
Tavilyは、クエリの意味理解とナレッジグラフ技術により、検索レスポンスにスマートな質問を提案します。include_answer=Trueが設定された場合、システムは直接的な回答を返すだけでなく、3-5個の関連質問拡張パックを生成します。この機能はGPT-4などの大規模言語モデルに基づいており、質問の意図認識と書き換えを行う。例えば、「量子コンピュータの原理」を検索すると、「量子ビットと古典ビットの違い」などの派生質問を提案する。このような仕組みにより、AI対話システムが能動的に話題を深く誘導することが可能となり、特に接客や教育用途で効果を発揮し、単発のQ&Aを構造化された知識伝達へと進化させる。
- 質問が自動的にユーザーの元のクエリのセマンティックフィールドに適応することを提案する。
- ユーザーのクリックスルーフィードバックを利用した推薦モデルの継続的最適化
- suggestions_depthパラメータによる派生質問のレベルコントロールのサポート
- GPT Researcherのようなオープンソースプロジェクトとの深い統合
この答えは記事から得たものである。Tavily：AI向けリアルタイム情報検索APIサービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Tavilyのスマート・サジェスト・メカニズムがAI Q&Aの奥行きを深める
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