知识库答案生成最佳实践

答案生成将语言模型和知识库的功能结合在一起。答案生成从知识库文章中检索相关数据，然后使用该数据生成上下文、准确和动态的响应。本文介绍了何时以及如何在数字机器人中使用答案生成。

答案生成是增强数字机器人响应的强大工具。此方法对于以下类型的内容最有益：

• 动态变化的内容
• 大量数据 

这些场景描述了答案生成是机器人响应生成的最佳选择的情况，以及帮助您有效实施答案生成并最大限度地发挥其潜力的最佳实践。通过遵循这些最佳实践，您可以促进流畅且有影响力的用户体验。 

动态变化的内容 

当您没有时间将实时内容构建成块时，答案生成可以帮助动态地改变内容。 

•  示例： 新闻、技术更新、事件或任何实时信息。 
•  用例：客户询问：“人工智能的最新技术趋势是什么？”或“今天的天气预报怎么样？” 

大量数据 

 当用户需要从大量非结构化数据集中获取答案时，答案生成很有帮助。答案生成使机器人能够快速检索最相关的信息，并以易于理解的格式呈现它。 

•  示例： 客户服务档案、技术文档和知识库。 
•  用例： 一位客户询问：“我该如何解决这个错误？”或“您能按字母顺序列出自 1960 年以来篮球冠军球队的名称吗？” 

使用多个来源的答案

 由于答案生成成功地汇总了来自多个文档的见解以生成全面、连贯的答案，因此该过程可以帮助管理员收集信息和进行时间管理。  

•  示例： 需要综合来自不同来源的信息的复杂查询。 
•  用例： 一位客户询问：“这三种产品之间的主要区别是什么？”或“结合火车和航班选择，我的旅行最佳路线是什么？”