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Kodee 将回复您的消息，您将在回复内容中看到回复。当您看到一切正常时，您可以开始使用新的处理程序和函数创建新的 AI 代理。

掌握法学硕士的三个关键要素
应用程序运行后，就该设置聊天助手的逻辑和个性，配置系统提示，并定义它应该可以访问的特定功能和知识。

在实施任何更改之前，我们尝试了OpenAI Playground for Assistants，并试验了它们可以做什么以及具体更改如何发挥作用。然后，我们在我们的系统中扩展了它们。

提示工程是第一步。这是设计提示或指令以有效指导人工智能响应的过程。这包括指定助手在各种情况下的行为方式及其沟通语气，以及确保响应完整准确。

好消息是，您不需要成为一名程序员——任何具有良好语言技能和分析思维的人都可以做到；从学习提示工程技术和关键概念开始。

然后，我们通过提供有关我们内部系统、其设计和操作的全面详细信息来增强聊天助手的知识。 LLM 将使用这些信息给出准确的答案。

为了避免出现幻觉，我们使用了检索增强生成 (RAG) 系统。我们使用矢量数据库 Milvus 来存储和检索文本块。对于信息处理，我们最初使用了 LangChain，但后来转向了我们自己的解决方案。

最后，我们指定函数。除了生成基于文本的答案之外，助手还可以执行预定义的函数，例如查询数据库、执行计算或调用 API。这使它能够获取其他数据、验证所提供信息的准确性或根据用户查询执行特定操作。

完成后，我们会进行测试。当然，并非所有功能都能立即完 自雇电话号码数据 美运行，但我们一直在更新和改进聊天助手。通过调整上述元素，我们的 AI 和客户成功团队通力合作，以实现针对主要客户查询的对话所需质量。

我们的方法是先深入研究具体的客户查询类型，然后再进行广泛研究。

与此同时，我们的编程代码变得更大、更详细。好消息是，尽管代码行数不断增加，但开发时间仍然很短。我们可以在大约五分钟内通过实时聊天助手实现代码更改。这是我们简单、整洁的系统的最大优势之一。

另一项重要任务是减少错误答案，这在 LLM 模型中非常常见。

LLM 可以根据一般知识或有限的训练数据编造信息。换句话说，它可以假设自己知道一些事情，但事实并非如此。