通过在人类循环中使用 LLMs 优化和评估检索增强型问答聊天机器人
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过插入人在开发周期的不同环节,如数据集收集、提示优化和生成输出的评估,我们改进了以大型语言模型驱动的人力资源支持聊天机器人的响应质量,探索了替代的检索方法,从而创建了一种高效、可扩展和灵活的工具,以有效解决员工的问题。我们的实验证明 GPT-4 优于其他模型,并能通过内部推理能力克服数据的不一致性。此外,通过专家分析,我们推断出 G-Eval 和 Prometheus...
通过在开发周期的不同环节中插入人的参与,如数据集收集、提示优化和生成输出的评估,成功改进了以大型语言模型驱动的人力资源支持聊天机器人的响应质量。实验证明GPT-4优于其他模型,并能通过内部推理能力克服数据的不一致性。无参考评价指标与人工评估的可靠性高度一致。