Firma tworzy chatbota, który ma odpowiadać na pytania dotyczące zasad HR, wykorzystując duży model językowy i obszerny zbiór dokumentów cyfrowych. Która technika najlepiej poprawi trafność generowanych odpowiedzi?

Użycie Retrieval Augmented Generation (RAG) jest najlepszą techniką, ponieważ pozwala chatbotowi na wyszukiwanie i wykorzystywanie konkretnych, aktualnych informacji z obszernego zbioru dokumentów HR przed wygenerowaniem odpowiedzi. Dzięki temu odpowiedzi są trafne, oparte na faktach i zgodne z wewnętrznymi zasadami firmy. Few-shot prompting poprawia jakość odpowiedzi, ale nie gwarantuje dostępu do zewnętrznych, specyficznych dla firmy danych. Ustawienie temperatury na 1 zwiększa kreatywność i losowość odpowiedzi, co jest niepożądane w kontekście zasad HR, gdzie wymagana jest precyzja. Zmniejszenie rozmiaru tokena ogranicza kontekst, co może prowadzić do mniej wyczerpujących i mniej trafnych odpowiedzi.