Meilleures pratiques en matière de génération de réponses à la base de connaissances
La génération de réponses combine les capacités d'un modèle linguistique avec des bases de connaissances. La génération de réponses extrait les données pertinentes des articles de la base de connaissances et les utilise pour générer des réponses contextuelles, précises et dynamiques. Cet article décrit quand et comment utiliser la génération de réponses dans votre robot numérique.
La génération de réponses est un outil puissant qui améliore les réponses des robots numériques. Cette méthode est particulièrement avantageuse pour les types de contenu suivants :
- Un contenu qui change de façon dynamique
- Grandes quantités de données
- Connaissances statiques ou générales: Pour les faits plus connus, simples ou immuables, par exemple "Quelle est la capitale de la France ?", la génération de réponses n'est pas nécessaire.
- Cas où la vitesse est critique et où le temps est compté: La génération de réponses implique une étape supplémentaire de recherche, ce qui peut ralentir les temps de réponse.
Ces scénarios décrivent des situations dans lesquelles la génération de réponses est le choix optimal pour la génération de réponses par les robots, ainsi que les meilleures pratiques pour vous aider à mettre en œuvre la génération de réponses de manière efficace et à maximiser son potentiel. En suivant ces bonnes pratiques, vous pouvez favoriser une expérience utilisateur fluide et efficace.
Un contenu qui change de façon dynamique
La génération de réponses peut aider à modifier dynamiquement le contenu lorsque vous n'avez pas le temps de structurer le contenu en temps réel en blocs.
- Exemples: Nouvelles, mises à jour technologiques, événements ou toute autre information en temps réel.
- Cas d'utilisation: Un client demande : "Quelles sont les dernières tendances technologiques en matière d'IA ?" ou "Quelles sont les prévisions météorologiques pour aujourd'hui ?".
Grandes quantités de données
La génération de réponses est utile lorsque les utilisateurs ont besoin de réponses à partir de vastes ensembles de données non structurées. La génération de réponses permet au robot d'extraire rapidement les informations les plus pertinentes et de les présenter dans un format digeste.
- Exemples: Archives du service clientèle, documentation technique et bases de connaissances.
- Cas d'utilisation: Un client demande : "Comment puis-je résoudre cette erreur ?" ou "Pouvez-vous énumérer le nom des équipes gagnantes de basket-ball depuis 1960 par ordre alphabétique ?".
Réponses utilisant plusieurs sources
La génération de réponses permet d'agréger des informations provenant de plusieurs documents afin de générer des réponses complètes et cohérentes, ce qui aide les administrateurs à recueillir des informations et à gérer leur temps.
- Exemples: Requêtes complexes nécessitant la synthèse d'informations provenant de différentes sources.
- Cas d'utilisation: Un client demande : "Quelles sont les principales différences entre ces trois produits ?" ou "Quel est le meilleur itinéraire pour mon voyage en combinant le train et le vol ?".
