MaxKBのRAGテクノロジー・ランディング・プログラム
大規模モデル錯視問題に対して、MaxKBはRAG（Retrieval Augmented Generation）技術フレームワークを使用する：
- 知識の境界の限界
ナレッジ・ベースを通じた建設前の準備：- 専門分野の文書検索を設定する
- 自動的に生成されるFAQの質問と回答のペア
- 信頼できる参考情報源のホワイトリストの確立
- ダブルチェック機構
システムのワークフロー：- 既存の知識ベースへのアクセスを優先する
- ミス時に大型モデル生成をトリガー
- 生成コンテンツのファクトチェック
- 閉ループフィードバック最適化
管理者あり：- 誤答の採点
- 正しいリファレンスを追加する
- 検索モデルの再トレーニング
実際には、企業は顧客サービスログを反復的なデータソースとして使用することができ、月に1回モデルの微調整を行うことが推奨される。技術チームは、ラマ3のような解釈可能性の高いモデルにアクセスすることで、制御性をさらに向上させることができます。
この答えは記事から得たものである。MaxKB：スマートなカスタマーサービスと社内ナレッジベースのための、すぐに使えるAIナレッジベースQ&Aシステムについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " インテリジェントなカスタマーサービス・システムでQ&Aの精度を高め、錯覚を減らすには？
