使用者對於 AI 回覆的答案不滿意,無論 AI 最終是否提供了回覆。 

一本正經的胡說八道,這是目前 AI 技術面臨的瓶頸。
雖然我們設計的 AI 小幫手可以透過一些技巧來改善這個問題,但還是無法完全避免。

為此,我們設計了「滿意度」的機制,
尤其「不滿意度」是非常重要的指標,可以深入追蹤每個不滿意回饋的原因並藉此提供改善的依據和方向 (註)
至少先解決 AI 已經歪樓的問題,避免未來再發生,因為這可能會造成困擾。

註:
雖然可以用「回饋模型 (Reward Model)」來模仿人類喜好,
但這需要 AI 方面的專家才有辦法進行,一般企業的難度有點高。

改善方向:
  1. 依據不滿意的原因,改寫或補充內容。 (例如:回答不夠精準、內容不夠深入、文字太艱澀或顛三倒四 ... 等)
  2. 新增 Q&A,針對問題用 Q&A 的方式呈現 (含圖表、影片等)。好處是 AI 會直接輸出 QA 的完整內容 (含圖片、相關連結等),以增進使用者理解。

以下是 xms+ 的操作流程
  1. 過濾出「不滿意」的回應
  2. 查看「回應內容」與「來源資料」
  3. 根據上述線索,改善知識庫的內容
  4. 執行「再問一次」,確認調整後是否達到預期的效果
  5. 標示「問題已解決」,如果滿意 AI 的回應

更詳細的操作步驟,可以參考:

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    評語
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    位置
    資料夾名稱
    人工智慧之道 ~ 打造不會胡說八道的 AI 知識庫
    上傳者
    蘇德宙
    單位
    台灣數位員工
    建立
    2024-12-23 18:30:54
    最近修訂
    2024-12-26 15:26:21
    引用
    2
    1. 1.
      第一章、人工智慧之道
    2. 2.
      第二章、需求 & 解法
    3. 3.
      第三章、打造 AI 知識庫,每天只要 10 分鐘!
    4. 4.
      第四章、快速入門 ~ 執行 & 操作
    5. 5.
      第五章、記錄經驗 ~ 可以很簡單、有效!
    6. 6.
      第六章、知識管理 ~ 挑戰與突破
    7. 7.
      第七章、推動與執行策略
    8. 8.
      第八章、應用
    9. 9.
      第九章、PDCA 持續改善,打造更優質的 AI 服務
    10. 10.
      第十章、案例分析
    11. 11.
      第十一章、10 倍速經驗傳承
    12. 12.
      第十二章、設計測驗
    13. 13.
      第十三章、我有問題 (Q&A 對症下藥)
    14. 14.
      第十四章、操作教學