지식 기반 답변 생성 모범 사례

답변 생성은 언어 모델의 기능과 지식 기반의 기능을 결합합니다. 답변 생성은 지식 기반 문서에서 관련 데이터를 검색한 다음 해당 데이터를 사용하여 상황에 맞고 정확하며 동적인 응답을 생성합니다. 이 문서에서는 디지털 봇에서 답변 생성을 사용하는 시기와 방법을 설명합니다.

답변 생성은 디지털 봇의 응답을 강화하는 강력한 도구입니다. 이 방법은 다음 유형의 콘텐츠에 가장 유용합니다.

• 동적으로 변경되는 콘텐츠
• 대량의 데이터 

이러한 시나리오에서는 봇 응답 생성을 위해 답변 생성이 최적의 선택인 상황을 설명하고, 답변 생성을 효과적으로 구현하고 잠재력을 극대화하는 데 도움이 되는 모범 사례를 제공합니다. 이러한 모범 사례를 따르면 원활하고 효과적인 사용자 경험을 홍보할 수 있습니다. 

동적으로 변경되는 콘텐츠 

답변 생성은 실시간 콘텐츠를 블록으로 구성할 시간이 없을 때 동적으로 변경되는 콘텐츠를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

•  예시 : 뉴스, 기술 업데이트, 이벤트 또는 실시간 정보. 
•  사용 사례 : 고객이 "AI의 최신 기술 동향은 무엇입니까?" 또는 "오늘 날씨는 어떻습니까?"라고 묻습니다. 

대량의 데이터 

 사용자가 방대하고 구조화되지 않은 데이터 세트에서 답변을 요구할 때 답변 생성이 유용합니다. 답변 생성을 통해 봇은 가장 관련성 있는 정보를 빠르게 검색하고 이해하기 쉬운 형식으로 제공할 수 있습니다. 

•  예시 : 고객 서비스 보관소, 기술 문서 및 지식 기반. 
•  사용 사례 : 고객이 "이 오류를 어떻게 해결하나요?" 또는 "1960년 이후 농구 우승팀 이름을 알파벳순으로 나열해 주실 수 있나요?"라고 묻습니다. 

여러 소스를 사용한 답변

 답변 생성은 여러 문서에서 통찰력을 성공적으로 집계하여 포괄적이고 일관된 답변을 생성하므로 관리자가 정보를 수집하고 시간을 관리하는 데 도움이 됩니다.  

•  예시 : 다양한 출처에서 정보를 종합해야 하는 복잡한 쿼리입니다. 
•  사용 사례 : 고객이 "이 세 가지 제품의 주요 차이점은 무엇입니까?" 또는 "기차와 항공편을 결합한 여행에 가장 적합한 경로는 무엇입니까?"라고 묻습니다.