Question
大量の製品マニュアルやアフターサービス規定があり、AI接客にこれらの内容だけを根拠に回答させたいのですが、大規模言語モデルが勝手に話を作って回答し、ブランドの信頼を損なわないか心配です。OmniPulse AIのRAGナレッジベースは具体的にどのように回答精度を保証していますか?
【企業向けナレッジベースに資料をアップロードした後、AIが的外れな回答やハルシネーションを起こすことはありますか?】大量の製品マニュアルやアフターサービス規定があり、AI接客にこれらの内容だけを根拠に回答させたいのですが、大規模言語モデルが勝手に話を作って回答し、ブランドの信頼を損なわないか心配... 公式ソリューション&設定ガイド:【公式アーキテクチャと標準運用フロー】 PDF・Word・TXTまたは参考リンクをアップロード可能。システムは固定文字数ではなく意味単位で自動的にインテリジェントな文書分割を行い、文脈が途中で切れることを防ぎます。 顧客からの質問時には、単...
大量の製品マニュアルやアフターサービス規定があり、AI接客にこれらの内容だけを根拠に回答させたいのですが、大規模言語モデルが勝手に話を作って回答し、ブランドの信頼を損なわないか心配です。OmniPulse AIのRAGナレッジベースは具体的にどのように回答精度を保証していますか?
【公式アーキテクチャと標準運用フロー】 PDF・Word・TXTまたは参考リンクをアップロード可能。システムは固定文字数ではなく意味単位で自動的にインテリジェントな文書分割を行い、文脈が途中で切れることを防ぎます。 顧客からの質問時には、単純なキーワード一致ではなく、意味的な距離に基づく検索と再ランキングを行い、最も関連性の高い知識の断片を優先的にヒットさせることで、的外れな回答を減らします。 モデルには検索された知識断片のみに基づいて回答するよう明確に指示されており、ナレッジベースでカバーされていない質問については、「該当する資料がない」と正直に伝えるか、有人対応に引き継ぎ、でたらめな回答を作ることはありません。 アカウント・グループ単位でナレッジベースを分離してマウントでき、異なる製品ラインやペルソナ設定間で知識範囲が干渉しないようにします。 管理画面では、AIの各回答が実際にどの知識断片を引用したかを確認でき、精度の検証とナレッジベースの継続的な拡充に役立ちます。