AIナレッジベースの作り方

AIナレッジベースの将来

生成AIは、あらゆるテクニカルライターの重要な武器です。正直に言うと、企業特有の問題を長々と説明する文章を書いて楽しいと思う人はいません。長い時間がかかることもあり、プロセスを急ぐと、質の低いコピーやエージェントの混乱につながります。幸いなことに、AIナレッジベースが役立ちます。

関連するソースでLLMをトレーニングしてしまえば、会社のデータに基づいて説明文を生成するのは簡単なはずです。しかし、戦いはそこで終わりません。

• LLMは、与えられたプロンプトにしか応答できません。優れたナレッジ記事を作成するには、熟練したプロンプティングが必要です。一般的な内容と具体的な内容のバランスを取り、特定の形式に合わせ、特定の問題にのみ焦点を当てる必要があります。ここでは、プロンプティングのヒントをいくつか紹介します。
• 「トピックの専門家として行動する…」–LLMに主題の専門家であるかのように回答するよう求めると、より焦点を絞った技術的な回答が得られます。
• 「3ポイント構造を使用してナレッジ記事を作成する…」–フォーマットについて具体的にすることが重要です。そうしないと、生成されたテキストを自分に適した方法で再フォーマットするのに時間を費やす必要があります。
• 「専門用語を平均的な読者が理解できる簡単な言葉で説明する…」–対象者を忘れないでください。初めてコンタクトセンターに参加するエージェントは、専門用語の羅列に苦戦するでしょう。ナレッジ記事をシンプルでアクセスしやすいものにすれば、サポートがより効果的になります。
• プロンプトを完璧にしたとしても、LLMができることは限られています。LLMはあなたの頭の中にあることを知りません。それを知っているのはあなただけです。企業の詳細についてトレーニングした場合でも、一般化の傾向があります。LLMは確率モデルであることを忘れないでください。顧客の問題に対する解決策を実際に知っているわけではなく、数学的確率に基づいて推測しているだけです。エージェントに必要なのは、明確な説明が毎回同じ方法で検証可能な事実が提示されることだけです。
• LLMは、ハル氏ネーション(幻覚)を起こすだけでなく、まとまりのない内容になる傾向があります。生成AIを使用する場合は、優れた絵編集者が必要です。LLMを野放しにし、間違いに気付かなければ、モデルにも組織にも誤った情報が定着し、大惨事を招くことになります。

AIナレッジベースは強力ですが、ナレッジベース全体をすぐにAIにアウトソーシングすることは望ましくありません。このテクノロジーはまだ長い道のりがあります。エージェントを有意義な方法で支援し、顧客に真の価値を提供し、大きな節約につながる小さなステップを踏むためにAIを活用することに集中してください。