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Cuando tu agente de IA no responde con precisión a una pregunta, a menudo se debe a la falta de información explícita o a la ausencia de datos relevantes en el almacén de datos al que accede. Para mejorar la precisión de tu agente o descubrir lagunas de conocimiento, se recomienda integrar una fuente de datos de Preguntas y Respuestas (Q&A). Este enfoque permite que el agente acceda a respuestas explícitas a preguntas específicas. Considera un escenario donde se le pregunta al agente: “¿Qué es la fusión nuclear?” Sin información sobre fusión nuclear en su almacén de datos, el agente podría responder: “Lo siento, no tengo la información que buscas.”
ℹ️ En este ejemplo, la opción de restricción de conocimiento está habilitada; de lo contrario, el modelo de lenguaje habría utilizado el conocimiento de su conjunto de datos de entrenamiento.
Xnapper-2024-01-31-21.28.21.png Para corregir esto, haz clic en el botón “mejorar” (disponible solo desde la página de Bandeja de Entrada). Se te pedirá que proporciones una respuesta correcta para la pregunta que dejó perplejo al agente. Xnapper-2024-01-31-21.30.02.png Este proceso genera automáticamente una nueva fuente de datos de Q&A dentro del almacén de datos vinculado, que puedes editar o eliminar más tarde desde la página del Almacén de Datos. Xnapper-2024-01-31-21.30.51.png Seguir este procedimiento asegura que el agente responderá correctamente a preguntas similares en el futuro. Xnapper-2024-01-31-21.32.11.png Este método es efectivo en varios idiomas, ofreciendo una solución versátil para mejorar el rendimiento de tu agente de IA 😎 Xnapper-2024-01-31-21.42.35.png