Чат-бот, построенный на базовой модели Amazon Bedrock, ищет информацию в большом корпусе научных работ, но его производительность низка из-за большого количества специализированных научных терминов. После промпт-инжиниринга производительность все еще недостаточна. Что должна сделать компания для улучшения чат-бота?

Низкая производительность чат-бота из-за специализированной терминологии после промпт-инжиниринга указывает на необходимость более глубокой адаптации модели. Тонкая настройка с адаптацией к предметной области (domain-adaptation fine-tuning) позволяет обучить базовую модель на корпусе данных, содержащем специфическую научную терминологию. Это значительно улучшает понимание и генерацию ответов в данной области. Few-shot prompting может улучшить ответы, но не решит проблему фундаментального непонимания сложной терминологии. Настройка параметров вывода (например, температуры) влияет на стиль и креативность, но не на знание предметной области. Очистка текстов от терминов лишит чат-бот необходимой информации.