Intelligenza artificiale generativa estrae informazioni dal centro assistenza e dalle fonti di conoscenza connesse per fornire risposte agli utenti. Il contenuto viene suddiviso in blocchi e archiviato in un database per AI generativa , in modo che possa trovare i contenuti più corrispondenti per generare risposte.
Intelligenza artificiale generativa funziona al meglio quando i contenuti sono chiari, concisi e completi. Se usi le funzioni AI generativa, puoi ottimizzare gli articoli per migliorare la qualità e la precisione delle risposte generative.
Questo articolo include i seguenti argomenti:
Informazioni su come le fonti di conoscenza vengono usate dall’intelligenza AI generativa
Affinché AI generativa usi un’origine Knowledge, il testo è suddiviso in blocchi. Il Chunking è il primo passaggio della generazione aumentata di recupero (RAG). RAG consente a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di usare le informazioni provenienti da origini Knowledge connesse.
Questi blocchi sono archiviati in un database organizzato in base al significato semantico. Quando viene inviato un messaggio utente, il significato di quel messaggio viene confrontato con il significato dei blocchi memorizzati. Intelligenza artificiale generativa usa quindi i blocchi più corrispondenti per generare una risposta.
- Il contenuto Knowledge viene importato e suddiviso in blocchi.
- Ogni blocco è memorizzato con un vettore numerico, che rappresenta il significato semantico del blocco.
- Intelligenza artificiale generativa confronta il messaggio dell’utente con i vettori memorizzati.
- Intelligenza artificiale generativa usa le informazioni corrispondenti per generare la risposta.
I blocchi di testo creati dai contenuti della Knowledge base sono la fonte AI generativa , quindi se il contenuto è chiaro e completo, i risultati saranno migliori.
Prassi ottimali per l’ottimizzazione dei contenuti per AI generativa
Intelligenza artificiale generativa funziona al meglio quando attinge da contenuti chiari, concisi e completi. Una buona preparazione aiuta AI generativa a fornire risposte più rapide e accurate.
La maggior parte di queste linee guida si applica anche alla buona scrittura, in generale, ma potresti voler modificare alcune linee guida per soddisfare le esigenze del tuo pubblico umano.
Prassi ottimali per la scrittura di contenuti per l’uso AI
Usa queste best practice per la scrittura di contenuti:
- Assicurati che i contenuti siano incentrati sull’argomento. Tratta completamente un argomento ed evita di trattare più argomenti non correlati.
- Fornisci risposte complete . Ogni articolo deve rispondere direttamente alla domanda di un utente, non implicare una risposta, e fornire il contesto di cui l’utente ha bisogno.
- Crea contenuti autonomi . Ogni articolo deve contenere tutte le informazioni di cui l’utente ha bisogno ed evitare di creare link.
- Mantieni una formulazione chiara e concisa . I paragrafi devono essere brevi e mirati, con frasi dirette e pertinenti.
- Elimina le ridondanze . Rimuovi gli articoli duplicati o le informazioni in conflitto.
- Definisci la terminologia . Spiega i termini per esteso e scrivi gli acronimi al primo utilizzo.
- Usa i termini che gli utenti hanno familiarità con . Usa la dicitura usata dagli utenti e che è usata nel tuo prodotto o servizio.
- Evita i pronomi vaghi , come “it” o “they”. Ripeti il sostantivo invece di usare un pronome che si basa sul contesto precedente.
Prassi ottimali per la strutturazione e la formattazione dei contenuti per l’uso AI
- Struttura il contenuto con intestazioni . Usa intestazioni e sottotitoli chiari per suddividere il contenuto in sezioni logiche.
- Usa elenchi strutturati . Usa gli elenchi puntati per informazioni o suggerimenti e gli elenchi numerati per le procedure.
- Evita istruzioni nidificate . Se esistono più soluzioni, presenta ciascuna come istruzione separata anziché come sottofasi all’interno di un passaggio più ampio.
- Includi istruzioni complete . Elenca tutti i passaggi necessari per rispondere alla domanda o risolvere il problema.
- Ripeti la domanda o l’argomento del titolo. Ciò garantisce che il contesto non vada perso durante la suddivisione in blocchi ed evita di separare le domande dalle relative risposte.
- Aggiungi testo scritto per le immagini . Includi testo esplicativo di eventuali immagini, video o diagrammi. Intelligenza artificiale generativa interpreta solo il testo.
- Evita di usare le tabelle . Le tabelle di confronto con testo minimo possono funzionare, ma in generale è più difficile per un LLM comprendere le informazioni nelle tabelle che nelle frasi.
Avvertenza sulla traduzione: questo articolo è stato tradotto usando un software di traduzione automatizzata per fornire una comprensione di base del contenuto. È stato fatto tutto il possibile per fornire una traduzione accurata, tuttavia Zendesk non garantisce l'accuratezza della traduzione.
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