Soluções de implementação eficientes para cenários empresariais:
- arquitetura do sistema::
- Implantação dos serviços do GraphGen com o Docker (projeto fornecido)Dockerfile)
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)--batch_size 32Parâmetro Aumento da taxa de transferência da geração
- Configurar o Redis para armazenar em cache gráficos de conhecimento de alta frequência (reduzir a contagem dupla) - adaptação do domínio::
- Prepare a documentação do produto corporativo/registros de atendimento ao cliente (precisa ser limpa para JSONL)
- configurarstyle=serviceGerar um discurso amigável
- ajustesece_threshold=0.12Foco em consultas de clientes de alta frequência - Otimização contínua::
1. importar semanalmente o último registro de atendimento ao cliente parainput_file
2. monitoramento dos dados geradoscoverage_ratenorma
3. suplementação manual de dados brutos para áreas de baixa cobertura - solução integrada::
- Os dados de saída podem ser diretamente conectados a sistemas de diálogo, como o Rasa/XiaoIce.
- Suporte por meio dewebhookEnviar novas expressões idiomáticas dos alunos para a base de conhecimento em tempo real
Após a implementação de uma plataforma de comércio eletrônico, a eficiência da manutenção da base de conhecimento do atendimento ao cliente aumentou em 400%.
Essa resposta foi extraída do artigoGraphGen: ajuste fino de modelos de linguagem usando gráficos de conhecimento para gerar dados sintéticosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como criar rapidamente um sistema de geração de corpus para uma base de conhecimento de atendimento ao cliente em nível empresarial?
