每当我们在客户服务中使用人工智能时，我们都会使用一些文档或网站来训练它。虽然像 Intercom 这样的公司已经为人工智能驱动的客户服务解决方案设定了标准，但 Kommunicate 更进一步，实现了更高的文档和 URL 扫描准确率。
在本文中，我们将向您介绍如何使用检索增强生成 (RAG) 在 Kommunicate 上构建更高 巴拿马电报号码数据 效的系统，从创建嵌入到抓取文档和网站以及在将结果发送到 LLM0 之前对其进行过滤。
我们还会解释为什么我们的结果比 Intercom 好得多。我们将介绍以下内容：
1.为什么 RAG 是实现更好的 AI 响应的关键？
2.我们如何建立企业 RAG 管道？
3.我们如何衡量答案的准确性？
4.结果：Kommunicate 与 Intercom
5.判决
在深入探讨技术细节之前，我们先来快速概述一下检索增强生成 (RAG)。RAG 是一个通过将基于检索的方法与生成模型相结合来提升 AI 性能的系统。其理念并非仅仅依赖于预先训练的知识，而是获取相关文档并根据这些特定信息生成响应。
这种方法使人工智能更加智能，更具备语境感知能力，这在尝试回答从抓取的文档或网站上获取的复杂问题时至关重要。这种准确率的提升对客户服务至关重要，因为即使是微小的误差也可能造成巨大的影响。