Skip to main content
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.
Xnapper-2024-01-31-21.28.21.png 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. Xnapper-2024-01-31-21.30.02.png Этот процесс автоматически создает новый источник данных «Вопросы и ответы» в связанном хранилище данных, который позже можно редактировать или удалить на странице «Хранилище данных». Xnapper-2024-01-31-21.30.51.png Соблюдение этой процедуры гарантирует, что агент будет правильно отвечать на подобные вопросы в будущем. Xnapper-2024-01-31-21.32.11.png Этот метод эффективен на разных языках и предлагает универсальное решение для повышения производительности вашего ИИ-агента 😎 Xnapper-2024-01-31-21.42.35.png
⌘I