HomeDepot：RAG能否在提高客服实际效率？ReACT推理是否有帮助？

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HomeDepot：RAG能否在提高客服实际效率？ReACT推理是否有帮助？ 发布时间：2024 年 09 月 05 日 RAG RAG based Question-Answering for Contextual Response Prediction System 大型语言模型 (LLM) 在多种 NLP 任务中表现出色，尤其在问答系统方面潜力巨大。然而，在行业应用中，为了提供精准且相关的信息，LLM 需要依赖全面的知识库，以避免信息失真。检索增强生成 (RAG) 技术应运而生，成为解决这一难题的希望。但利用 RAG 构建实际应用中的问答框架，仍面临三大挑战：数据获取难、生成内容质量评估难、人工评估成本高。本文提出一个端到端框架，结合 RAG 技术与 LLM，专为行业需求设计。该系统能根据客户查询，自动检索相关文档并结合历史对话，生成客服代理的响应建议。经全面评估，该方案在准确性与相关性上超越了基于 BERT 的算法。研究显示，RAG 赋能的 LLM 能有效减 ………………………………