Une entreprise a déployé une solution d'IA/ML pour aider les agents du service client à répondre aux questions fréquemment posées qui évoluent au fil du temps. Les agents doivent pouvoir poser des questions et recevoir des réponses générées automatiquement aux demandes courantes des clients. Quelle est l'approche la plus rentable pour répondre à ces exigences ?

L'implémentation de la génération augmentée par récupération (RAG) combinée à l'ingénierie des invites est la solution la plus rentable. RAG permet au modèle de récupérer des informations pertinentes à partir d'une base de connaissances dynamique et de les utiliser pour générer des réponses, ce qui est idéal pour des FAQ qui évoluent. L'ingénierie des invites optimise la manière dont les questions sont posées au modèle pour obtenir les meilleures réponses. Ajuster ou ré-entraîner régulièrement le modèle serait coûteux en temps et en ressources, surtout avec des données changeantes. Entraîner ou pré-entraîner le modèle avec des données contextuelles est une étape initiale mais ne gère pas efficacement l'évolution continue des informations sans un mécanisme comme RAG.