Lai uzlabotu sava ChatLab tērzēšanas robota veiktspēju, ir jāveic tā iestatījumu un apmācības metožu pielāgošana. Sāciet ar sava tērzēšanas robota apmācību, pēc tam atlasiet to un izmantojiet sadaļu Overview (Pārskats), lai uzdotu dažus reālus klientu jautājumus. Piefiksējiet gaidītās atbildes, vienā reizē mainiet tikai vienu lietu un atkārtojiet tos pašus jautājumus jaunās sarunās.
Pielāgoti lomu norādījumi atbilžu precizēšanai
Pielāgoti lomu norādījumi (Custom Role Instructions) ļauj definēt konkrētas vadlīnijas tērzēšanas robota uzvedībai un tonim, pielāgojot to Jūsu mērķauditorijas vajadzībām. Lūk, kā efektīvi ieviest un izmantot šo funkciju:
-
Definējiet bota lomu: skaidri norādiet lomu, kas tērzēšanas robotam jāuzņemas. Piemēram, "klientu atbalsta aģents", "pārdošanas asistents" vai "tehniskais konsultants".
-
Iestatiet uzvedības vadlīnijas: iekļaujiet norādījumus par toni, valodu un atbilžu stilu. Piemēram:
- Tonis: draudzīgs, profesionāls vai formāls.
- Valoda: lietojiet vienkāršus skaidrojumus lietotājiem bez tehniskām priekšzināšanām vai tehnisko terminoloģiju ekspertu auditorijai.
-
Pievienojiet kontekstam atbilstošas detaļas: iekļaujiet instrukcijas, kas saistītas ar Jūsu uzņēmumu vai nozari. Piemēram:
- "Ja lietotājs jautā par piegādes iespējām, primāri pieminiet bezmaksas piegādi, ja tā ir pieejama."
- "Apspriežot cenas, vienmēr norādiet informāciju par apjoma atlaidēm, ja tādas tiek piemērotas."
-
Testējiet un atkārtojiet: pārbaudiet, kā tērzēšanas robots atbild ar jaunajiem lomas norādījumiem, pilnveidojiet tos, pamatojoties uz lietotāju mijiedarbību, un veiciet nepieciešamās korekcijas, lai sasniegtu vēlamo atbilžu stilu un precizitāti.
Konfigurējiet to sadaļā Settings > Role & Behavior (Iestatījumi > Loma un uzvedība). Uzziniet vairāk par lomas un uzvedības iestatījumiem.
Jaudīgāka mākslīgā intelekta modeļa izvēle
Salīdziniet pašreizējā izvēlnē piedāvātos modeļus ar vieniem un tiem pašiem jautājumiem. Pārbaudiet, vai atbilde ir precīza, seko Jūsu norādījumiem un spēj apstrādāt papildu jautājumus. Modeļu pieejamība un kredītu izmaksas var mainīties, tāpēc fiksēta cenu saraksta vietā izmantojiet attēlotās iespējas un ziņojumu kredītu ceļvedi.
Mainiet modeli sadaļā Settings > Model & Advanced (Iestatījumi > Modelis un papildu iestatījumi). Uzziniet vairāk par mākslīgā intelekta modeļu izvēli.
Zināšanu bāzes optimizēšana
Izmantojiet rīku Knowledge Base Optimizer (Zināšanu bāzes optimizētājs), lai redzētu, kuri fragmenti atbilst konkrētam jautājumam. Tas pārbauda informācijas atlasi atsevišķam jautājumam, nevis vēsturisko avotu popularitāti. Izlasiet atgriezto saturu un salīdziniet to ar gaidīto atbildi.
Atlasiet savu tērzēšanas robotu un atveriet sadaļu Training > Knowledge Base Optimizer (Apmācība > Zināšanu bāzes optimizētājs). Uzziniet vairāk par rīka Knowledge Base Optimizer izmantošanu.
Turklāt modeļa radošuma (creativity) samazināšana var padarīt atbildes precīzākas un atbilstošākas tēmai. Mazāks radošums var samazināt atbilžu variācijas, taču tas nespēj labot trūkstošu informāciju vai garantēt faktisko precizitāti. Pieejamība ir atkarīga no izvēlētā modeļa. Varat to pielāgot sadaļā Settings > Model & Advanced, izmantojot slīdni Creativity (Radošums). Uzziniet vairāk par sarunu iestatījumiem.
Konteksta paplašināšana
Apsveriet konteksta paplašināšanu, ja vajadzīgā informācija vairs neietilpst logā. Lielāks konteksts ļauj ievietot vairāk materiāla, taču tas negarantē labāku atbildi. Tas arī palielina ziņojumu kredītu patēriņu, un lielākiem izmēriem ir nepieciešama atbilstoša konta funkcija.
ChatLab piedāvā trīs dažādus konteksta izmērus: 8 000, 16 000 vai 32 000 tokenu, kas tieši ietekmē tērzēšanas robota spēju saglabāt un izmantot informāciju. Atbilstoša konteksta lieluma izvēle ir līdzsvars starp vēlamo atbilžu kvalitāti un darbības budžetu.
Konfigurējiet konteksta lielumu sadaļā Settings > Model & Advanced. Uzziniet vairāk par tērzēšanas konteksta lieluma paplašināšanu.
Mērķtiecīga apmācība - mazāk ir vairāk
Viens no efektīvākajiem veidiem, kā uzlabot atbilžu kvalitāti, ir samazināt neatbilstoša satura daudzumu Jūsu apmācības datos. ChatLab izmanto RAG (Retrieval-Augmented Generation) arhitektūru, kas atbildot uz jautājumiem meklē visatbilstošākos informācijas fragmentus. Pārāk daudz vispārīga vai atkārtota satura rada traucējumus, kas var apgrūtināt meklēšanas procesu.
Kāpēc mērķtiecīga apmācība palīdz:
- RAG novērtē satura fragmentu atbilstību - neatbilstošs saturs mazina meklēšanas kvalitāti
- Atkārtoti elementi (izvēlnes, kājenes, galvenes) katrā lapā pārpilda zināšanu bāzi ar lieku informāciju
- Mākslīgais intelekts konkrētu, noderīgu atbilžu vietā var atlasīt zemas vērtības fragmentus
Kā padarīt apmācību mērķtiecīgāku:
- Izmantojiet vietnes kartes (sitemap) skenēšanu, nevis pilnu vietnes pārmeklēšanu
- Izslēdziet atkārtotus lapas elementus, piemēram, galvenes un kājenes
- Izfiltrējiet neatbilstošas URL sadaļas (ziņas, attēlus, preses relīzes)
- Koncentrējieties uz vērtīgu saturu: produktu lapām, BUJ, atbalsta rakstiem, politikas dokumentiem
Detalizētus norādījumus par vietnes skenēšanas optimizēšanu skatiet rakstā kā samazināt apmācības rakstzīmju skaitu, skenējot vietni.
Vēlamais formāts apmācības failiem
Apmācot tērzēšanas robotu, izvēlieties faila formātu, kas saistītos faktus saglabā kopā. Teksts ir noderīgs aprakstošiem skaidrojumiem, savukārt izklājlapas un CSV faili var būt lieliski piemēroti tabulu ierakstiem:
-
Teksta faili ļauj iekļaut kontekstuāli saistītus terminus.
-
Tie nodrošina elastību informācijas strukturēšanā.
Piemēram, pievienojot produktu cenu tabulu, iekļaujiet saistītos terminus:
- Cenu tabulas termini: "izmaksa", "cenas", "tarifi", "maksa", "izmaksas", "piedāvājums"
Pārbaudiet, vai tādi vaicājumi kā "Kādas ir Jūsu cenas?" vai "Parādiet man informāciju par izmaksām" atrod pareizo avotu un sniedz gaidīto atbildi.
Labojumu pievienošana no sarunu vēstures
Pārskatiet sava tērzēšanas robota sarunu vēsturi un pievienojiet labojumus, kad pamanāt nepareizas vai nepilnīgas atbildes. Tas māca tērzēšanas robotam mācīties no savām kļūdām un uzlabo turpmākās atbildes uz līdzīgiem jautājumiem.
Dodieties uz cilni Chatlogs (Sarunu vēsture), atrodiet problemātiskās sarunas un noklikšķiniet uz rediģēšanas ikonas blakus jebkurai bota atbildei, lai pievienotu labojumu. Uzziniet vairāk par labojumu pievienošanu un rediģēšanu.