En djupdykning i hur vår chatbot levererar exakta, kontextdrivna AI-svar

Vår chatbot är utformad för att ge korrekt information från din webbplats samtidigt som vi säkerställer att inga fel eller hallucinationer uppstår. Denna artikel kommer att förklara hur vår chatbot fungerar, dess nyckelfunktioner och de fördelar den erbjuder, med fokus på noggrannhet, kontext och användarengagemang.

Nyckelfunktioner

Hur vår chatbot fungerar

Vår chatbot fungerar genom att följa en noggrann, flerstegsprocess som säkerställer den högsta nivån av noggrannhet och tillförlitlighet. Istället för att bara skanna textstycken eller nyckelord, bearbetar vårt system hela dokument, vilket bevarar kontext och struktur. Denna metod är avgörande för att undvika vanliga fallgropar, såsom felaktig tolkning av information eller hallucination, där AI-genererade svar inte baseras på faktisk innehåll.

The 10- Step Process Swiftrons Chatbot generate an accurate Answer.
Hur vår chatbot fungerar - steg för steg

Steg 1: Lös historia och samreferens

Vår chatbot håller reda på konversationen. Om en användare frågar "Vem är CTO?" och sedan "Sedan när?", vet chatboten att den andra frågan handlar om samma CTO som nämndes tidigare.

Steg 2: Identifiera frågan eller småpratet (klargör saknad information)

Chatboten avgör om användaren vill ha specifik information eller bara chattar. Om frågan inte är tydlig eller saknar viktiga detaljer kommer den att be om mer information. Om någon frågar "Hur mycket kostar det?" utan att specificera vilken produkt, kommer chatboten att be om förtydligande.

Steg 3: Skapa sökfraser

När användaren ställer en fråga, kommer chatboten att komma på olika sökfraser för att hitta rätt information på din webbplats. Till exempel, om någon säger "Jämför X med Y", kommer chatboten inte bara att leta efter en jämförelsesida. Istället kommer den att samla information om både X och Y separat, och sedan använda det för att förklara skillnaderna.

Steg 4: Bearbetning av realtidsdata

Chatboten tar emot realtidsdata från en mängd olika källor, såsom PDF-filer och kalkylblad. Detta hjälper den att ge korrekta och aktuella svar.

Steg 5: Verifiera och strukturera datan

För att bevara sammanhanget ser vi till att strukturen i dokumenten bevaras. Detta hjälper chatboten att förstå hur informationen flödar och är organiserad. Andra system kan blanda ihop orelaterade informationsbitar, men vår chatbot använder en fullständig förståelse av materialet för att ge tydliga svar.

Steg 6: Formulera svaret

Chatboten tar den bearbetade datan och formar ett tydligt svar. Den behåller kontexten och betydelsen från din webbplats.

Steg 7: Kontrollera källor för att undvika fel

För att säkerställa att svaret är korrekt, söker chatbotten efter exakta matchningar i ditt innehåll. Om den inte kan hitta en matchande textbit, kommer den inte att ge ett svar. En flertrinsprocess förhindrar hallucinationer. Först genererar modellen ett svar baserat på det hämtade innehållet, vilket kan inkludera hallucinationer. Sedan söker den efter ord-för-ord matchande citat från källtexten. Slutligen kontrolleras dessa citat tecken för tecken. Om inga citat returneras, eller om mer än 10 % av tecknen varierar, anses innehållet vara hallucinerat. Chatbotten kommer endast att dela information som den kan verifiera med innehållet på din webbplats.

Vad är hallucination?

Hallucination i AI inträffar när en modell ger ett svar som verkar rimligt men inte baseras på dina data. För att undvika detta utvärderar vår chatbot noggrant innehållet mot din webbplats och ger endast svar som stöds av verifierad text från ditt innehåll.

Steg 8: Identifiera motstridig information

För varje svar granskar chatboten alla artiklar den har funnit. Om den ser motstridig information - till exempel, en sida säger att produkt X kostar 5 € och en annan säger att den kostar 10 € - flaggar den detta problem och ger inget svar. Denna noggranna kontroll hjälper till att säkerställa att informationen är pålitlig.

Steg 9: Kontrollera etiska standarder

Innan chatbotten slutför ett svar kontrollerar den sin ton för att säkerställa att den matchar ditt varumärkes röst. Den kommer också att filtrera bort olämpligt eller känslomässigt laddat språk för att upprätthålla en professionell standard.

Steg 10: Presentera svaret med referenser

Slutligen presenterar chatboten svaret för användaren, tillsammans med källorna från din webbplats som stöder det. Denna metod hjälper till att bygga förtroende hos dina kunder genom att vara transparent om var informationen kommer ifrån.

Vad är "Chunking" och varför är det farligt?

När många chattbotar bearbetar information, bryter de ofta ner innehållet i mindre delar som kallas "chunks". Detta kan leda till att viktig information går förlorad eller blandas ihop, särskilt när sammanhanget är viktigt. Till exempel, om din webbplats har tre sidor om finansiella rapporter från olika år, kan chattboten förväxla detaljerna om datumet inte ingår i varje chunk. Detta kan leda till felaktiga svar.

För att undvika dessa problem bearbetar vi hela sidan och inkluderar viktiga detaljer som publiceringsdatum. Detta hjälper till att hålla ditt innehåll intakt. Chunking tenderar också att bryta upp strukturen av information. Till exempel kan tabeller eller listor med för- och nackdelar bli röriga, vilket gör det svårare att tolka datan korrekt. Vår metod säkerställer att layouten och det visuella sammanhanget på din webbplats förblir tydligt, vilket leder till mer exakta svar.

Nackdelarna med vår metod

Även om vår metod ger dig exakta och pålitliga svar, finns det några nackdelar att ta hänsyn till:

Om du värdesätter korrekta svar från en AI-chattbot - och vi tror att du gör det, eftersom du fortfarande läser detta - då är dessa avvägningar värda det. Genom att prioritera noggrannhet säkerställer du att dina kunder får de bästa svaren möjliga. De förtjänar inget mindre.