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如何防止Lamatic.ai智能体生成不符合预期的回答?

2025-08-28 1.2 K

回答质量控制体系

通过四重防护机制确保输出可靠性:

  • 输入过滤:在首个Text Input节点后添加”Content Moderation”节点(预置敏感词库),对违规问题返回预设提示。建议定期导出自定义屏蔽词列表更新。
  • 知识约束:启用LLM节点的”Strict Context”模式,强制模型仅基于连接的向量数据库内容作答,避免幻觉产生。测试阶段用”Answer Precision”测试集验证。
  • verificação de saída:在最终输出前添加”Validation”节点,设置规则如:最大长度、禁止URL、必须包含关键词等。对客服场景推荐启用置信度阈值(confidence≥0.65)。
  • 人工兜底:添加”Human Review”分支节点,对高风险操作(如订单查询)或低置信度回答转人工审核。

Otimização contínua:通过Monitoring下的”Incorrect Answers”看板收集bad cases,每月迭代提示词工程(prompt模板在Templates→Safety中可找到)。

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