Histórico da questão
Os sistemas tradicionais de atendimento ao cliente dependem de scripts escritos manualmente, o que resulta em baixas taxas de resposta e atualizações atrasadas quando confrontados com perguntas complexas. Com a tecnologia RAG, a base de conhecimento mais recente pode ser combinada dinamicamente para gerar respostas precisas.
Programa de implementação
- Criação de base de conhecimentoImportação de dados, como documentação de produtos, histórico de ordens de serviço, perguntas frequentes, etc., para garantir a cobertura de todos os cenários comerciais
- Configuração do mecanismo de perguntas e respostasAjuste dos parâmetros de pesquisa (por exemplo, top_k=3) e dos modelos de prompt para controlar a precisão das respostas
- mecanismo de referênciaAtivar a função de rastreabilidade da resposta: cada resposta é automaticamente marcada com a localização do documento de referência.
- Otimização contínuaAnálise de erros de alta frequência por meio de registros de diálogo e reposição direcionada do conteúdo da base de conhecimento
Verificação da eficácia
Após a implementação, é recomendável configurar um teste AB para comparar a taxa de resolução do discurso tradicional com o sistema RAG. Casos típicos de clientes mostram que a taxa de precisão pode ser melhorada em mais de 40%.
Essa resposta foi extraída do artigoRAG Web UI: Criando um sistema inteligente de perguntas e respostas sobre documentos e simplesmente criando uma base de conhecimento privada na WebO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão das respostas do sistema de atendimento ao cliente com o RAG Web UI?
