Sådan træner du en supportagent på dine egne data

Folk spørger ofte, hvordan man "træner ChatGPT på sine egne data." Til kundesupport vil du næsten aldrig fine-tune en model - du vil have AI'en til at hente svar fra dit indhold og forblive forankret i det. Her er, hvordan det fungerer, og hvordan du sætter det op.

Fine-tuning vs. hentning

Fine-tuning bager mønstre ind i en model og er dyrt, langsomt og let at gøre forkert. Hentning (ofte kaldet RAG) holder dit indhold i en søgbar vidensbase og føder de relevante stykker til modellen, når svaret skal gives. Til support vinder hentning: svarene forbliver præcise, opdateres øjeblikkeligt, når dit indhold ændres, og kan citere deres kilde.

1. Saml dine kilder

De bedste supportagenter lærer fra alt, du allerede har:

• Dit website - produkt-, pris- og hjælpesider
• Dokumenter - PDF'er, Word-filer og Markdown (manualer, politikker, runbooks)
• Dit hjælpecenter eller din vidensbase

2. Indekér, fine-tun ikke

Med Chatixy indsætter du din URL og uploader dine filer; den opdeler og indekserer dem i én privat vidensbase. Der er ingen træningsdata at mærke og ingen model at hoste - indeksering er færdig på få minutter.

3. Hold svarene forankrede og citerede

Fordi agenten henter fra de specifikke sider og dokumenter, du indekserede, kan hvert svar linke til den kilde, den brugte. Når et spørgsmål falder uden for vidensbasen, siger en god agent det og overdrager til et menneske i stedet for at opfinde et svar.

4. Hold det frisk

Dit indhold ændres, så det bør din agent også. Chatixy gennemsøger dit site igen efter en tidsplan, og du kan udløse en manuel gen-gennemsøgning lige efter, du udgiver ny dokumentation eller ændrer priser - så agenten aldrig citerer forældet information.

Behøver jeg færdigheder i maskinlæring?

Nej. Hele pointen med hentnings-tilgangen er, at du medbringer indhold, ikke modeller. Hvis du kan indsætte et link og uploade en fil, kan du træne en supportagent på dine egne data.