家应该以文本而不是表格的

Markdown格式在阐明标题信息和表格的多个维度方面存在局限性。 HTML 标签提供了灵活性,但代价是 LLM API 施加的令牌预算。建议避免使用表格,因为最先进的 (SOTA) LLM 技术根据用户提示(问题)的表格内容只能产生 74% 的准确结果。技术作形式阐明复杂的信息。现在,以表格格式(输出/响应)生成内容是用户的选择,而不是内容制作者的选择。因此,技术作者需要交换这些表,以便为最终用户提供更多自由。

法学硕士可以以表格

形式给出答复。如果您的组织有指 越南数据 定的表结构,那么法学硕士可以根据您的组织表格式进行微调,或者最终用户的巧妙提示工程也可以提供帮助。技术作者必须根据特定用户问题(提示)的表格内容评估基于 GenAI 的代理生成的响应。 OpenAI Evals、RAGAS 和 Galileo 实验室框架为评估生成的响应的质量提供了基础。 结论 重要的是要知道表格提供了一种表达复杂信息的优雅方式。建议避免将表格添加到知识库内容中。

在某些情况下重构表格时

电话数据

遵循建议的指南将有助于当前的LLM技术提 德国电话号码列表 供商根据表格内容生成更准确的响应。鉴于基于 GenAI 的代理将充当最终用户和内容之间的接口,因此让最终用户能够自由选择他们想要的响应格式非常重要。 利用 AI 转变词汇表管理 – Eddy 类别: 产品更新 在知识库平台中,词汇表是一个重要的组成部分。这提供了关键短语或术语的完整视图,以帮助理解内容。术语表的重要性不仅在于其定义,还在于其旨在使所有文章的上下文更加清晰。

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