ФАКТУАЛЬНОСТЬ С RAG
Контекстная проверка для повышения точности и надёжности генераций.
Содержание
Описание Проекта
AI/LLM
США
2025
3 QA engineers
Обзор
В этом case study показано, как Tesvan внедрил проверку фактической точности с использованием Retrieval-Augmented и контекстно-чувствительных техник, чтобы обеспечить работу современного AI-чатбота. Решение опирается на Большая языковая модель (LLM) и retrieval на основе эмбеддингов для предоставления контекстно релевантных, человекоподобных и фактически точных ответов.
Обрабатывая контент веб-сайтов и внутреннюю документацию, чатбот преобразует данные конкретной области в эмбеддинги, которые сохраняются в векторной базе данных. Через подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) система привязывает ответы к проверенной информации, минимизируя халлюцинации и повышая доверие.
Состояния диалога управляются с помощью state machine, которая контролирует поток беседы, классификацию намерений и интеграцию с инструментами (CRM, планирование и автоматический follow-up). Построенный на масштабируемом API-фреймворке, чатбот обеспечивает бесшовное взаимодействие как через CLI, так и через веб-интерфейсы с быстрым временем отклика.
Задача
- Обеспечить фактическую точность с помощью retrieval-augmented factuality checks.
- Поддерживать контекстную чувствительность в многошаговых диалогах.
- Автоматизировать квалификацию лидов и follow-up через интеграцию с инструментами.
- Обеспечить масштабируемую работу с низкой задержкой на всех интерфейсах.
Вызов
- Предотвращение халлюцинаций и создания вымышленных ответов Большая языковая модель (LLM).
- Сохранение контекстной согласованности в сложных беседах.
- Управление интеграцией с несколькими корпоративными инструментами.
- Управление интеграцией с несколькими корпоративными инструментами.
Решение
- Построен RAG pipeline, связывающий ответы чатбота с источниками достоверной информации.
- Применены retrieval-augmented factuality checks с использованием контекстно-чувствительных техник на каждом шаге ответа.
- Развернута state machine для обеспечения согласованного и контекстно-чувствительного диалога.
- Интегрированы системы CRM и планирования для автоматизации процессов.
- Реализован масштабируемый API-фреймворк, поддерживающий работу как через CLI, так и через веб-интерфейс.
Результат
Внедрение retrieval-augmented factuality checks с использованием контекстно-чувствительных техник позволило Tesvan добиться значительных улучшений в производительности и бизнес-показателях:
40%
меньше халлюцинаций
65%
быстрее квалификация лидов
2,5x
выше вовлеченность
30%
экономия затрат
Другие проекты
AI/LLM
Layered AI Testing
Функциональность, согласованность, производительность, бе...
AI / LLM
Hallucination Testing In Chatbots
Валидация ответов через LLM-as-a-judge и проверку воспрои...
Управление
Clustercontrol
Tesvan усилил QA для ClusterControl: создал тест-планы, о...
Хотите обсудить ваш проект?
Отзывы
Алексей Кудря
Основатель, Mnemonic Words
Жанель Печачек
tailwindapp.com
Раймонд Хуанг
Сооснователь, legalatoms.com
Алексей Кудря
Основатель, Mnemonic Words