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如何防止Lamatic.ai智能体生成不符合预期的回答？

2025-08-28

1.2 K

回答质量控制体系

通过四重防护机制确保输出可靠性：

输入过滤：在首个Text Input节点后添加”Content Moderation”节点（预置敏感词库），对违规问题返回预设提示。建议定期导出自定义屏蔽词列表更新。
知识约束：启用LLM节点的”Strict Context”模式，强制模型仅基于连接的向量数据库内容作答，避免幻觉产生。测试阶段用”Answer Precision”测试集验证。
输出校验：在最终输出前添加”Validation”节点，设置规则如：最大长度、禁止URL、必须包含关键词等。对客服场景推荐启用置信度阈值（confidence≥0.65）。
人工兜底：添加”Human Review”分支节点，对高风险操作（如订单查询）或低置信度回答转人工审核。

持续优化：通过Monitoring下的”Incorrect Answers”看板收集bad cases，每月迭代提示词工程（prompt模板在Templates→Safety中可找到）。