Auto-ikaskuntza
Interakzio bakoitzarekin hobetzen den sistema — esperientzia-memoria, hobekuntza automatikoa eta erakundearen ezagutza-base hazten dena.
AA estatikoa azkar zaharkitzen den AA da. Horregatik, gure plataforma auto-ikaskuntza mekanismoekin hornituta dago — interakzio bakoitzak, ataza bakoitzak, erabiltzaile-feedback bakoitzak sistemaren ezagutza aberasten du. Agenteek beren esperientzia-memoria eraikitzen dute, eraginkortasunean oinarrituta beren ikuspegia hobetzen dute, eta tokiko ereduak erakundearen datu espezifikoetan doitzen dira. Atzo baino gehiago dakien sistema.
Agenteen Esperientzia-memoria
Agente bakoitzak bere esperientzia-memoria eraikitzen du — aurreko arazoen irtenbideak, ikuspegi eraginkorrak eta erabiltzaileen iritzia erregistratuz. Etorkizunean antzeko ataza bat aurkitzen duenean, bere historiatik abiatzen da eta frogatutako irtenbidea aplikatzen du. Memoria semantikoki indexatuta dago (bektore-datu-basea), beraz agenteak ez du gako-hitzak bilatzen, esanahia baizik. Honek antzeko baina berdinak ez diren arazo arteko ezagutza-transferentzia ahalbidetzen du.
Hobekuntza Automatikoa
Sistemako prompt guztiak bertsionatuak eta monitorizatuak dira. Sistemak eraginkortasun-metrikak biltzen ditu: erantzunaren kalitatea, osatze-denbora, ebazpenerako iterazio-kopurua, erabiltzaileen iritzia. Ikuspegi batek etengabe emaitza txarragoak sortzen dituenean, sistemak automatikoki barianteak proposatzen ditu eta baldintza kontrolatutan probatzen ditu (A/B probak). Barianterik eraginkorrenak inplementatzen dira. Hau optimizazio jarraitu eta automatikoa da — eskuzko esku-hartzerik gabe.
Tokiko Ereduen Doikuntza Fina
Tokiko ereduak automatikoki doitzen dira erakundearen datu espezifikoetan. Honek esan nahi du ereduak enpresaren komunikazio-estiloa, industriako terminologia eta erabaki-lehentasunak ikasten dituela. Doikuntza fina GPU zerbitzarietan gertatzen da datuen kontrol osoarekin — entrenamendu-daturik ez da bezeroaren azpiegituratik ateratzen. Prozesua automatikoa da: sistemak hobekuntza behar duten arloak identifikatzen ditu, entrenamendu-datuak prestatzen ditu eta programatutako mantentze-leihoetan doikuntza fina burutzen du.
Erakundearen Ezagutza-basea
Sistemarekin interakzio bakoitzak erakundearen ezagutza-basea aberasten du. Ezagutza-kudeaketarako agente dedikatu batek automatikoki indexatzen ditu taldearen lan-emaitzak: arazoen irtenbideak, negozio-erabakiak, garatutako prozedurak. Bilaketa semantikoa duen bektore ezagutza-baseak agente guztiei aukera ematen die lehenago ebatzitako galderetarako erantzunak berehala aurkitzeko. Zenbat denbora gehiago exekutatzen den sistema, orduan eta gehiago dakien — eta azkarrago eta zehaztasun handiagoarekin erantzuten du.
Funtsezko puntuak
- Bilaketa semantikoa duen esperientzia-memoria
- Ikuspegien A/B proba automatikoak
- Erakundearen datuetan ereduen doikuntza fina
- Entrenamendu-datuak inoiz ez dira azpiegituratik ateratzen
- Erakundearen ezagutza-base hazten dena
- Sistemaren ikaskuntza 24/7