Kuinka kouluttaa tukiagentti omalla datallasi

Ihmiset kysyvät usein, kuinka "kouluttaa ChatGPT omalla datallaan." Asiakaspalvelussa et lähes koskaan halua hienosäätää mallia - haluat tekoälyn hakevan vastaukset sisällöstäsi ja pysyvän siihen kiinnittyneenä. Näin se toimii ja näin sen asetat.

Hienosäätö vs. haku

Hienosäätö paistaa kuviot malliin ja on kallista, hidasta ja helppo tehdä väärin. Haku (usein kutsutaan nimellä RAG) säilyttää sisältösi haettavassa tietokannassa ja syöttää asiaankuuluvat osat mallille vastaushetkellä. Asiakaspalvelussa haku voittaa: vastaukset pysyvät tarkkoina, päivittyvät välittömästi sisältösi muuttuessa ja voivat mainita lähteensä.

1. Kerää lähteesi

Parhaat tukiagentit oppivat kaikesta, mitä sinulla jo on:

• Verkkosivustosi - tuote-, hinnoittelu- ja ohjesivut
• Dokumentit - PDF-, Word- ja Markdown-tiedostot (käyttöoppaat, käytännöt, ajo-ohjeet)
• Ohjekeskuksesi tai tietokantasi

2. Indeksoi, älä hienosäädä

Chatixyssä liität URL-osoitteesi ja lataat tiedostosi; se paloittelee ja indeksoi ne yhteen yksityiseen tietokantaan. Koulutusdataa ei tarvitse merkitä eikä mallia tarvitse ylläpitää - indeksointi valmistuu minuuteissa.

3. Pidä vastaukset kiinnitettyinä ja lähteistettyinä

Koska agentti hakee tietoa juuri niiltä sivuilta ja niistä dokumenteista, jotka indeksoit, jokainen vastaus voi linkittää käyttämänsä lähteen. Kun kysymys jää tietokannan ulkopuolelle, hyvä agentti sanoo niin ja siirtää keskustelun ihmiselle sen sijaan, että keksisi vastauksen.

4. Pidä se ajan tasalla

Sisältösi muuttuu, joten agenttisikin pitäisi. Chatixy indeksoi sivustosi uudelleen aikataulun mukaan, ja voit käynnistää manuaalisen uudelleenindeksoinnin heti kun julkaiset uusia ohjeita tai muutat hinnoittelua - jotta agentti ei koskaan lainaa vanhentunutta tietoa.

Tarvitsenko koneoppimistaitoja?

Ei. Hakulähestymistavan koko idea on, että tuot sisältöä, et malleja. Jos osaat liittää linkin ja ladata tiedoston, osaat kouluttaa tukiagentin omalla datallasi.