Ejercicio: Detección de fundamentos

Completado

La implementación de un agente de atención al cliente con tecnología de IA es un cambiador de juego para Contoso Camping Store Los clientes pueden pedir al agente de asistencia que les recomiende productos y les oriente sobre cómo usar los productos de Contoso Camping Store. Sin embargo, queremos asegurarnos de que el modelo proporciona respuestas que se basan en el material de origen pasado al modelo.

Vamos a probar las solicitudes con el modelo para poder detectar la conexión a tierra de su salida.

Detección de la salida en tierra

Podemos proporcionar una fuente de referencia, enviar una indicación y proporcionar una finalización para probar la capacidad del modelo para detectar una salida fundamentada. Vamos a probar esta prueba con el costo de una tienda.

1. En la página Seguridad del contenido, seleccione Detección de fundamento.

2. En la sección Elija una tarea, seleccione Preguntas y respuestas.

3. En la sección Prueba, escriba lo siguiente en cada cuadro:

   • Fuentes de referencia: La tienda cuesta 250 USD

   • Indicación: ¿Coste de la tienda?

   • Finalización: 250 USD

   

4. Haga clic en Ejecutar prueba.

Dado que el Origen de conexión a tierra y la salida de Finalización están alineados, el modelo puede detectar que la salida está conectada a tierra.

Detección de la salida en primer plano

Dado que los modelos a veces pueden proporcionar información incorrecta, querremos asegurarnos de que el modelo puede detectar si una salida no tiene fundamento. Al igual que en el ejemplo anterior, se puede comprobar si la salida no está conectada a tierra, pero en su lugar se obtiene una Finalización que contradice o no está alineada con el Origen de la conexión a tierra.

1. En la sección Prueba, escriba lo siguiente en cada cuadro:

   • Fuentes de referencia: La tienda cuesta 250 USD

   • Indicación: ¿Coste de la tienda?

   • Finalización: 350 USD

   

2. Haga clic en Ejecutar prueba.

Dado que la Finalización proporciona el costo incorrecto de una tienda, la salida no está en primer plano y el modelo puede detectar que la salida no está en primer plano.

Generación de resultados resumidos

Para un agente de atención al cliente, queremos asegurarnos de que el modelo puede generar resultados resumidos. Por ejemplo, si un cliente proporciona una cuenta larga de los problemas que experimentaron con un producto. Queremos asegurarnos de que el modelo sintetiza con precisión el contexto dentro de la consulta del cliente y a su vez, proporciona una salida resumida con base. Podemos comprobar la fundamentación pasando la consulta del cliente como Fuente de referencia y proporcionando una Finalización basada en el contexto de la consulta.

1. En la sección Elegir una tarea, seleccione Resumen.

2. En la sección Prueba, escriba lo siguiente en cada cuadro:

   • Fuentes de referencia - Hace poco compré tres tiendas TrailMaster X4 para un viaje familiar de acampada. Aunque en general funcionaron bien, noté un par de problemas menores. Las cremalleras de una de las tiendas parecían un poco pegajosas y había un pequeño desgarro en la bolsa de almacenamiento. Son problemas pequeños, pero pensé que debía informar sobre ellos.

   • Finalización: He comprado 4 tiendas que han funcionado bien sin ningún problema.

   

3. Haga clic en Ejecutar prueba.

Dado que el cliente compró 3 tiendas y tuvo un par de problemas menores con las tiendas, la Finalización no está fundamentada. El modelo pudo detectar que la salida resumida no estaba en primer plano.