多个文档而这些文档可能非常

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另一个用例是动态提供一组可用于特定提示的标准支持问题但可以由我们的运营部门动态更新。 我们的结论是实施  有两种基本模式。第一个涉及包含动态内容以帮助定制提示行为。第二是提供与个人对话相关的内容。第二种模式涉及允许模型决定何时收集足够的信息来制作自己的搜索词（作为  代理实现）。使用该模型来设计搜索查询可以提高知识库搜索的相关性从而提高人工智能助手提出的建议的质量。 调整  的数据 我们在实施  时学到的另一个教训是将数据集转换为对模型更有用的格式。




大多数文档（文章网站等）都包含华丽的语言和冗余的信息。如果模型经常读取该信息则额外的内容将相当于模型使用更多的标记并且可能会损害预测的性能。 我们不使用原始内容而是使用 稀疏启动表示（）来精炼我们的内容。总体思路是让法学硕士将文 日本手机号码数据 档内容总结为针对模型优化的表示形式。我们将文档的  版本存储在向量存储中并将该索引用于 。虽然我们还没有实际应用这项技术但早期的测试是有希望的。平均而言我们看到代币使用量减少了  以上（但我们需要进行额外的实验来确定性能是否有所改善）。 以下是将  帮助中心的文章压缩到其  的示例 例子 提示生成表示 示例文章  表示   表示  然而即使  也无法解决实施  中的常见问题。我们的知识库中的很多内容都是相似的。







当模型执行查询时它可能会返回数百个涵盖同一主题的文档。考虑到模型的简短上下文您将无法使用相似（任意缩小知识空间）。除了  之外我们还在尝试对内容进行文档聚类并应用  将存储桶缩减为单个文档。我们认为该方法将通过在检索内容时减少重复并扩大知识空间来提高性能。 测试！测试！测试！ 最后也是最重要的教训是测试通常比构建  集成更加困难和劳动密集型。对提示进行微小的更改可能会对它们的性能产生重大影响。由于自然语言的输入范围是无限的因此不可能在最初的几次用户交互之后创建自动化测试。相反自动化测试最合乎逻辑的方法是利用法学硕士来测试其他法学硕士。然而即使这种策略似乎成本过高特别是当您每天可以从  管道运行数千个测试时。 日本手机号码数据