Responda ao sistema de controle de qualidade
A confiabilidade da saída é garantida por um mecanismo de proteção quádruplo:
- Filtragem de entradaModeração de conteúdo: Adicione um nó "Content Moderation" (Moderação de conteúdo) após o primeiro nó Text Input (Entrada de texto) para retornar alertas predefinidos de violações. Recomenda-se exportar periodicamente a lista de palavras de bloqueio personalizadas para atualização.
- Restrições intelectuaisAtivar o modo "Strict Context" do nó LLM para forçar o modelo a responder apenas com base no conteúdo do banco de dados de vetores conectados para evitar alucinações. A fase de teste é validada com o conjunto de testes "Answer Precision".
- verificação de saídaAdicione um nó de "Validação" antes da saída final e defina regras como comprimento máximo, URLs proibidos, palavras-chave que devem ser incluídas e assim por diante. Para cenários de atendimento ao cliente, é recomendável ativar o limite de confiança (confiança ≥ 0,65).
- fundo artificialAdicionar um nó de ramificação "Revisão humana", que transferirá operações de alto risco (por exemplo, consultas de pedidos) ou respostas de baixa confiança para a revisão manual.
Otimização contínuaColeta de casos ruins por meio do painel "Incorrect Answers" (Respostas incorretas) em Monitoring (Monitoramento) e itera o projeto de aviso todos os meses (os modelos de aviso podem ser encontrados em Templates→Safety (Modelos→Segurança)).
Essa resposta foi extraída do artigoLamatic.ai: uma plataforma hospedada para criar e implantar rapidamente inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso evitar que as inteligências da Lamatic.ai gerem respostas que não atendam às expectativas?
