如果生成式人工智能如此智能，为什么现成的 llm 在撰写个性化电客户服务问题方面表现如此糟糕？答案很简单：人工智能模型根本不知道很多东西。尽管 llm 经过数十亿个数据点的训练，但它们所缺乏的信息往往正是您为客户生成有意义的电子邮件或准确的服务回复所需要的信息。更糟糕的是，缺乏背景数据可能会导致 llm 产生幻觉，从而在回复中给您完全不准确的信息。
为了避免这种情况，组织使用一种称为“基础”的过程，将 llm 提示与您的内部数据（包括结构化数据（如 excel 电子表格和 crm 数据）和非结构化数据（如 pdf、聊天记录、电子邮件消息和博客文章））融合在一起，将提示“基础”在相关上下文中。这就是将通用生成输出变成您自己编写的内容的过程。
接地工作原理
最简单的 llm 提示方法是将相关数据直接复制并粘贴到提示 telegram 马来西亚 的上下文窗口中。不幸的是，这对大多数企业来说不是一种选择，因为它可能会泄露敏感的公司信息。
为了维护隐私并保护您的数据，您需要在安全的环境中工作。这包括将您的信息组织到矢量数据库中，并使用诸如检索增强生成(rag)之类的技术 轻松检索它。在后台，数据屏蔽工具可防止输入到提示中的信息被发送回 llm，从而确保隐私和安全。如果您使用的是 salesforce，您还可以通过flow或apex提取数据。