Улучшение разговорного ИИ с помощью адаптивного извлечения знаний

Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) значительно улучшило разговорные системы, создавая естественные и высококачественные ответы. Однако несмотря на эти достижения, недавние исследования выявили несколько ограничений в использовании LLM для разговорных задач. Для решения этих проблем был предложен адаптивный метод RAGate, который позволяет определять необходимость использования внешних знаний в каждом повороте разговорной системы.

Применение в реальной жизни

Мы предлагаем использовать RAGate для улучшения эффективности и качества разговорных систем. Наш подход позволяет определять моменты, когда внешние знания необходимы, обеспечивая естественные, релевантные и контекстно соответствующие ответы.

Практические решения

Мы предлагаем использовать техники извлечения знаний, такие как модели плотного извлечения пассажей, графовые базы знаний и методы оптимизации, чтобы обеспечить точность, надежность и адаптируемость разговорных ответов.

Значение

Использование RAGate позволяет разговорным системам эффективно использовать внешние знания в соответствующих моментах разговора, производя высококачественные ответы. Это улучшает общий опыт пользователя и снижает вероятность появления нерелевантных ответов.