ナレッジベースの回答生成のベストプラクティス

回答生成では、言語モデルの機能と知識ベースを組み合わせます。回答生成では、ナレッジベースの記事から関連データを取得し、そのデータを使用してコンテキストに基づいた正確で動的な応答を生成します。この記事では、デジタルボットで回答生成をいつどのように使用するかについて説明します。

回答生成は、デジタルボットの応答を強化する強力なツールです。この方法は、次の種類のコンテンツに最も効果的です。

注記:回答生成は、次の領域ではあまり有益ではありません。

これらのシナリオでは、回答生成がボット応答生成に最適な選択肢となる状況と、回答生成を効果的に実装してその可能性を最大限に引き出すためのベストプラクティスについて説明します。これらのベストプラクティスに従うことで、スムーズで効果的なユーザーエクスペリエンスを促進できます。

動的に変化するコンテンツ

回答生成は、リアルタイムコンテンツをブロックに構造化する時間がない場合に発生する、動的に変化するコンテンツの処理に役立ちます。

 回答生成は、ユーザーが膨大な非構造化データセットからの回答を必要とする場合に役立ちます。回答生成により、ボットは最も関連性の高い情報をすばやく取得し、理解しやすい形式で提示できるようになります。

 例: 顧客サービスアーカイブ、技術文書、ナレッジベース。
 使用事例: 顧客は、「このエラーをトラブルシューティングするにはどうすればよいですか？」または「1960 年以降のバスケットボールの優勝チームの名前をアルファベット順にリストできますか？」と尋ねます。

 回答生成では、複数のドキュメントからの洞察をうまく集約して包括的で一貫性のある回答を生成するため、このプロセスは管理者の情報収集と時間管理に役立ちます。

 例: さまざまなソースからの情報を統合する必要がある複雑なクエリ。
 使用事例: 顧客は、「これら 3 つの製品の主な違いは何ですか?」または「電車と飛行機のオプションを組み合わせた旅行に最適なルートは何ですか?」と尋ねます。