Så tränar du en supportagent på dina egna data

Folk frågar ofta hur man ”tränar ChatGPT på sina egna data”. För kundsupport vill du nästan aldrig finjustera en modell - du vill att AI:n ska hämta svar från ditt innehåll och hålla sig förankrad i det. Så här fungerar det och så här ställer du in det.

Finjustering kontra hämtning

Finjustering bakar in mönster i en modell och är dyrt, långsamt och lätt att göra fel. Hämtning (ofta kallad RAG) håller ditt innehåll i en sökbar kunskapsbas och matar de relevanta delarna till modellen vid svarstillfället. För support vinner hämtning: svaren förblir korrekta, uppdateras omedelbart när ditt innehåll ändras och kan citera sin källa.

1. Samla dina källor

De bästa supportagenterna lär sig av allt du redan har:

• Din webbplats - produkt-, pris- och hjälpsidor
• Dokument - PDF:er, Word-filer och Markdown (manualer, policyer, driftsmanualer)
• Ditt hjälpcenter eller din kunskapsbas

2. Indexera, finjustera inte

Med Chatixy klistrar du in din URL och laddar upp dina filer; det delar upp och indexerar dem i en privat kunskapsbas. Det finns inga träningsdata att märka och ingen modell att hosta - indexeringen avslutas på några minuter.

3. Håll svaren förankrade och citerade

Eftersom agenten hämtar från de specifika sidor och dokument du indexerade kan varje svar länka den källa det använde. När en fråga faller utanför kunskapsbasen säger en bra agent det och lämnar över till en människa i stället för att hitta på ett svar.

4. Håll det färskt

Ditt innehåll förändras, så din agent bör göra det också. Chatixy genomsöker din webbplats på nytt enligt ett schema, och du kan utlösa en manuell omsökning precis efter att du publicerat nya dokument eller ändrat priser - så att agenten aldrig citerar inaktuell information.

Behöver jag kunskaper i maskininlärning?

Nej. Hela poängen med hämtningsmetoden är att du tar med innehåll, inte modeller. Om du kan klistra in en länk och ladda upp en fil kan du träna en supportagent på dina egna data.