面向对话式AI代理的AI知识助手：自动构建知识库的方法
数值分析
2025-10-10 v1 数值分析
摘要
随着大型语言模型(LLM)的快速进步，利用检索增强生成(RAG)技术来解决客户问题的对话式AI系统正日益增长。然而，缺乏面向企业的专用知识库是集成对话式AI系统到联系中心的主要障碍。为此，我们引入AI知识助手(AI Knowledge Assist)系统，从历史客户-代理对话中提取知识，以问答(QA)对的形式自动构建知识库。对轻量级LLM进行内部数据微调显示出领先于更大封闭源LLM的性能。更具体地，经验评估表明，基于LLaMA-3.1-8B模型构建的AI知识助手系统消除了联系中心的冷启动差距，通过在20家公司实现了超过90%的信息寻求问题的准确率。这使得即时部署基于RAG的聊天机器人成为可能。
引用
@article{arxiv.2510.08148,
title = {Dual-primal Isogeometric Tearing and Interconnecting Solvers for adaptively refined multi-patch configurations},
author = {Stefan Takacs and Stefan Tyoler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08148},
year = {2025}
}
备注
27 pages, 7 figures. This work was supported by the Austrian Science Fund (FWF): P33956