ภายในเครื่องยนต์ AI

Response Flow Pipeline เป็นแกนหลักในการให้เหตุผลเบื้องหลังทุกข้อความที่สร้างโดย AI ใน Cura ต้องใช้การสนทนาที่เข้ามา ทำความเข้าใจกับสิ่งที่ถูกถาม รวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ใช้เครื่องมือที่เหมาะสม และสร้างการตอบกลับที่ปลอดภัยและมีประโยชน์ หรือกำหนดเส้นทางข้อความเพื่อให้มนุษย์ติดตามผลเมื่อจำเป็น

​

กระบวนการห้าขั้นตอน

การวิเคราะห์แบบสอบถาม ทำความเข้าใจคำขอในบริบทผ่าน:

• การเตรียมข้อความ: ตัดประวัติการสนทนา
• การสร้างบริบท: การสร้าง “แผ่นข้อมูลการวิเคราะห์”
• การจำแนกประเภท: การแท็กตามหัวข้อ
• การกำหนดเส้นทางการดำเนินการ: การตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เครื่องมือ/เอเจนต์ใด

การค้นหาความรู้และการใช้เครื่องมือ รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นผ่านทาง:

• การค้นหาแบบไฮบริด: ข้ามแหล่งที่มาที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้าง
• การกรองความเกี่ยวข้อง: การลบรายการที่ซ้ำกัน
• การเรียกเครื่องมือ: การดำเนินการฟังก์ชันภายนอก

การฉีดตัวแทน การใช้ไมโครเอเจนต์เฉพาะทางสำหรับ:

• แยกสาขาเฉพาะออกจากการสนทนา
• การร่างคำถามติดตามผลเมื่อข้อมูลสูญหาย

เครื่องยนต์การใช้เหตุผล ผสมผสานบริบททั้งหมดผ่าน:

• การวิเคราะห์กฎเกณฑ์และรั้ว
• แอปพลิเคชั่นแนะนำสไตล์
• การวางแผนเชิงกลยุทธ์

การสร้างการสะท้อนและการตอบสนอง การตรวจสอบขั้นสุดท้ายได้แก่:

• การตรวจสอบการสะท้อนกลับ: การประเมินความมั่นใจ
• การสร้างการตอบกลับ: การเขียนการตอบกลับ
• หลังการประมวลผล: การล้างข้อมูลและลายเซ็น

​

ผลลัพธ์ที่สำคัญ

ระบบทำให้เครื่องยนต์มั่นใจ: เข้าใจคำถามก่อนตอบ การวิเคราะห์คำค้นหาช่วยให้ AI เข้าใจบริบทและจุดประสงค์อย่างถ่องแท้ก่อนดำเนินการต่อ ดึงข้อมูลข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องทันเวลา การค้นหาแบบไฮบริดจากหลายแหล่งช่วยให้มั่นใจได้ถึงข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย ใช้ตัวแทนเป้าหมายอย่างมีประสิทธิภาพ ไมโครเอเจนต์เฉพาะทางจัดการงานสกัดและติดตามผลเฉพาะ ใช้กฎเกณฑ์อย่างสม่ำเสมอ ราวกั้นและไกด์สไตล์ทำให้ทุกการตอบสนองเป็นไปตามมาตรฐานของคุณ ตรวจสอบตนเองก่อนส่ง ปัญหาการตรวจจับการสะท้อนและการตรวจสอบก่อนที่ข้อความจะถึงลูกค้า Response Flow Pipeline ให้เหตุผลที่โปร่งใสและผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้สำหรับช่องทางการสื่อสารที่สำคัญ