AI-ի ճշգրտության բարձրացում՝ կոնտեքստային վավերացմամբ և ճշգրիտ արդյունքների ապահովմամբ։
AI/LLM
AI/LLM
AI/LLM
AI/LLM
Այս case study-ն ցույց է տալիս, թե ինչպես Tesvan-ը կիրառեց ֆակտուալ ճշտության ստուգումներ Retrieval-Augmented և կոնտեքստային զգայունության տեխնիկա՝ ուժեղացնելու համար ժամանակակից AI չատբոտի աշխատանքը։ Սա լուծում օգտագործում է Large Language Model-ներ (LLM) և embedding-ների վրա հիմնված retrieval մեթոդներ՝ տրամադրելու կոնտեքստին համապատասխան, մարդաբանական և փաստացի ճշգրիտ պատասխաններ։
Չատբոտը կլանում է կայքի բովանդակությունը և ներքին փաստաթղթերը, ապա տվյալները վերածում է embeddings, որոնք պահվում են վեկտորային տվյալների բազայում։ Retrieval-Augmented Generation (RAG) մոտեցման միջոցով համակարգը կապում է պատասխանները վավերացված տեղեկատվության հետ, նվազեցնում հալյուցինացիաները և բարձրացնում վստահելիությունը։
Խոսակցությունների հոսքը, մտադրությունների դասակարգումը և գործիքների ինտեգրացիան (CRM, պլանավորում, follow-up) կառավարվում են state machine-ով։ Չատբոտը կառուցված է մասշտաբելի API ֆրեյմվորկի վրա և ապահովում է հարթ օգտագործողի փորձ՝ CLI և վեբ միջերեսներում արագ արձագանքման ժամանակով։
Retrieval-Augmented ֆակտուալ ճշտության ստուգումները կոնտեքստային զգայունության տեխնիկա հնարավորություն տվեցին Tesvan-ին հասնել նշանակալի բարելավումների արտադրողականության և բիզնես ցուցանիշներում․
AI/LLM
Layered AI Testing
Համակարգի բոլոր մասերի ստուգում՝ ֆունկցիոնալություն, կատա...
AI/LLM
Hallucination Testing In Chatbots
Ինչպես ապահովել չատբոտերի ներկայացրած պատասխանների ճշգրտո...
Կառավարում
Clustercontrol
Tesvan-ը բարելավել է ClusterControl-ի QA-ը՝ ստեղծելով թես...