1.インテリジェントな顧客サービスの最適化
金融、電子商取引、その他の業界向けに生成する製品知識Q&Aライブラリ伝統的なプログラムに取り組んでいる：
- コールドスタート段階のデータが不十分
- 知識の更新が遅い（政策変更など）
- 複数回の対話における論理性の欠如
典型的なケース：ある銀行が2週間かけて5万件の財務Q&Aを作成したところ、対話の精度が27%向上した。
2.推奨システムの強化
商品とコンテンツの関係マッピングを構築することによって：
- 自動生成カテゴリーを超えた推薦の理由(カメラのバイヤーも三脚を気にしている。）
- 発見暗黙の連想規則(例：母子手帳と健康保険の潜在的関連性）
3.内部知識管理
企業文書の変換
- 新入社員研修に関する質問と回答
- オペレーションとメンテナンスの知識の診断ツリー
- コンプライアンス審査チェックリスト
ある製造会社が300冊の技術マニュアルをナレッジグラフに変換したところ、トラブルシューティングの効率が40%向上した
提言の実施：
- プリファレンス高度な構造化事業分野（製品パラメーター、操作手順など）
- と連携する。マニュアル・レビュー・モジュール機密情報のフィルタリングの徹底
- 採用インクリメンタル発電戦略モデル性能の継続的最適化
この答えは記事から得たものである。GraphGen: 知識グラフを使って言語モデルを微調整し、合成データを生成するについて
