Metodologia de construção de serviços MCP aprimorada no domínio
A injeção de conhecimento especializado está disponível por meio do MCPify.ai:
- Método 1: Modelos de área vertical
O uso de modelos profissionais predefinidos, como o "Financial Toolkit", está incorporado:- Modelos de dados padrão do setor
- Conexão com fontes de dados confiáveis
- Tabela de mapeamento de terminologia de domínio
- Método 2: Reforço da base de conhecimento
Descreva os requisitos, como "Precisa do serviço MCP para se conectar à base de conhecimento de produtos da empresa", suporte ao sistema:- Análise de documentos Markdown/PDF
- Vetorização inteligente
- Aprimoramento da pesquisa dinâmica
- Método 3: Mecanismos de validação em tempo real
Crie serviços com lógica de validação, por exemplo, "Os serviços de perguntas e respostas médicas precisam verificar primeiro as diretrizes de tratamento mais recentes", o que pode ser configurado pela plataforma:- Validação cruzada de dados de várias fontes
- Verificação de pontualidade
- intervalo de confiança (matemática)
Recomenda-se a otimização contínua com a função de ajuste dinâmico, e o sistema manterá o histórico da versão para facilitar a rastreabilidade.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como podemos melhorar a precisão das respostas dos assistentes inteligentes em áreas especializadas?
