Características da cena
As conversas de atendimento ao cliente precisam ser precisas, oportunas e amigáveis, tudo ao mesmo tempo, e os recursos dedicados do LangWatch são direcionados para melhorar essas métricas.
Métodos específicos de implementação
- Criação de um pipeline de conhecimento de domínioIntegração de componentes, como biblioteca de perguntas frequentes, banco de dados de produtos, etc., por meio da interface de arrastar e soltar.
- Avaliação da análise de sentimentosUso de avaliadores integrados para garantir a simpatia e a empatia nas respostas
- Estrutura de teste ABTeste paralelo do efeito de conversão real de diferentes modelos de prompt
- <b]Análise de feedback do usuárioColeta de dados reais de pontuação de diálogo para otimização contínua do modelo
Principais pontos de otimização
1. manutenção do banco de dados de casos de problemas típicos no Dataset Management
2. definir a "precisão do reconhecimento da intenção" como um indicador central de monitoramento
3. definir critérios de qualidade específicos do domínio usando o "construtor de avaliação personalizada"
Verificação da eficácia
Recomenda-se realizar primeiro um Shadow Testing de 7 dias do novo processo para comparar os KPIs das versões antiga e nova.
Essa resposta foi extraída do artigoLangWatch: uma ferramenta de visualização para monitorar e otimizar os processos de LLM com base na estrutura DSPyO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o LangWatch pode ser aplicado para melhorar a qualidade da resposta em cenários de diálogo de atendimento ao cliente?
