Ինչպես ապահովել չատբոտերի ներկայացրած պատասխանների ճշգրտությունը՝ LLM վալիդատորի միջոցով։
AI/LLM
ԱՄՆ
2025
3 ՈԱ մասնագետներ
Այս case study-ն ցույց է տալիս, թե ինչպես Tesvan-ը կիրառեց հալյուցինացիոն թեստավորում չատբոտերում, որպեսզի ապահովի հետևողական, փաստացի և վստահելի արհեստական բանականության հաղորդակցություն։ Չատբոտերը, որոնք աշխատում են Large Language Model-ներ (LLM-ներ) հիման վրա, հաճախ ստեղծում են հալյուցինացիաներ՝ իրատեսական, բայց սխալ կամ հորինված պատասխաններ, որոնք կարող են վնասել օգտատերերի վստահությունը և կազմակերպության հեղինակությունը։
Խնդիրը լուծելու համար Tesvan-ը կիրառեց LLM-as-a-judge validation մեթոդաբանություն՝ համակցված վերարտադրելիության ստուգումների հետ։ Այս մոտեցումը գնահատում է չատբոտի պատասխանները՝ համեմատելով դրանք վստահելի գիտելիքի աղբյուրների հետ և ապահովում է, որ նույն մուտքային հարցումը մշտապես բերի նույն փաստացի արդյունքին։ Արդյունքում ստացվեց չատբոտ, որը միաժամանակ բնական է հաղորդակցման մեջ և վստահելի տարբեր բիզնես սցենարներում։
Հալյուցինացիոն թեստավորումը չատբոտերում՝ LLM-as-a-judge validation և վերարտադրելիության ստուգումներ մեթոդներով, ապահովեց զգալի բարելավումներ․
AI/LLM
Retrieval-Augumented Factuality
AI-ի ճշգրտության բարձրացում՝ կոնտեքստային վավերացմամբ և ճ...
AI/LLM
Layered AI Testing
Համակարգի բոլոր մասերի ստուգում՝ ֆունկցիոնալություն, կատա...
Կառավարում
Clustercontrol
Tesvan-ը բարելավել է ClusterControl-ի QA-ը՝ ստեղծելով թես...