根据您自己的文档进行回答的定制 AI 智能体/聊天机器人

卖家：Zinn Digital

一个基于文档的 AI 智能体，严格根据您的文件进行回复，引述来源，并在缺少答案时主动承认而非凭空猜测。

一览

为什么通用文档机器人会失效

大多数聊天机器人即使在出错时也表现得十分确信。面对源材料中缺失的问题，它们仍会编造出看似合理的回答——这在处理合同、政策或支持流程时是一种极其危险的习惯。

我们的方法

我们采取先检索后生成的策略。您的文件会被切分为保留结构的块，使标题与段落保持关联，并保持表格的完整性。每个块都会保留其来源、页码和章节记录。搜索结合了用于概念匹配的稠密嵌入向量搜索，以及用于精确标识符（例如嵌入向量经常遗漏的名称、零件编号和条款编号）的关键词搜索。

Agent被指示严格根据检索到的数据进行回答，并引用这些段落。如果没有相关内容达到置信度阈值，它会说明自己无法回答，并可以提供人工转接。此行为是可调整的，但默认保持开启以防止代价高昂的错误。

交付内容

我们需要您提供的内容

一份样本文件集、真实的受众提问以及预期答案。这些构成了在发布前验证Agent性能的测试集。

运行环境

Agent可以在您自己的基础设施或云端运行，并且底层模型是可替换的。如果文档无法离开您的内部网络，我们将部署本地托管的模型。

时间周期

以固定价格形式交付，包含一轮修改，通常在14天内完成。摄取和检索通常在早期即可针对您的文件运行，并在部署前通过测试问题展示准确率水平。我们提供实测分数而非主观印象，通过对照测试集验证检索调整，以展示进展和退步情况。如果文档异常混乱，您将在最初几天内收到通知。您必须提供此订单的域名以及您的项目简报。

US$937.99
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One fixed-price scope, delivered in one pass: Document Q&A Agent. - 1 revision

14天内交付

包含版本：0

无需事先注册账户 — 您的账户将在结账时自动创建。在您验收工作之前，款项由我们代管。

会产生幻觉吗？

我们最大程度降低这种风险：每个回复均依赖于检索和引用的段落，且在缺乏相关数据时，代理会拒绝回答，而不是编造信息。

您使用哪个模型？

我们根据您的限制条件选择相匹配的模型——采用托管模型以获得最高质量，若数据必须保留在内部则采用本地模型。检索层可确保在任何一种情况下都具备可靠的性能。

您如何衡量它是否良好？

我们使用已知正确答案的真实问题创建测试集，并在更改前后运行它，从而将准确率转化为可追踪的指标，而非仅凭预估。