Когда ваш ИИ-агент не может точно ответить на вопрос, это часто происходит из-за отсутствия явной информации или отсутствия соответствующих данных в хранилище данных, к которому он обращается. Чтобы повысить точность работы вашего агента или выявить пробелы в знаниях, рекомендуется интегрировать источник данных вопросов и ответов. Такой подход позволяет агенту получить доступ к явным ответам на конкретные вопросы.

Рассмотрим сценарий, в котором агента спрашивают: «Что такое ядерный синтез?» Без информации о ядерном синтезе в хранилище данных агент может ответить: «Извините, у меня нет информации, которую вы ищете».

ℹ️ В этом примере включена опция ограничения знаний; в противном случае языковая модель использовала бы знания из своего набора обучающих данных.

Чтобы исправить это, нажмите кнопку «Улучшить» (доступна только на странице «Входящие»). Затем вам будет предложено дать правильный ответ на вопрос, который поставил агента в тупик.

Этот процесс автоматически создает новый источник данных «Вопросы и ответы» в связанном хранилище данных, который позже можно редактировать или удалить на странице «Хранилище данных».

Соблюдение этой процедуры гарантирует, что агент будет правильно отвечать на подобные вопросы в будущем.

Этот метод эффективен на разных языках и предлагает универсальное решение для повышения производительности вашего ИИ-агента 😎