Продвинутые техники

На этой странице собраны методы, которые делают ИИ-ассистентов гибкими и точными. Они помогают справляться с задачами любой сложности и улучшать взаимодействие с клиентами.

Техники

1. Мультиагентность

Суть: Разделение сложной задачи на этапы с подключением нескольких специализированных агентов.
Как работает:
- Один агент выполняет начальную задачу (например, обработка запроса).
- Другие агенты подключаются для выполнения следующих этапов (например, сопровождение сделки или уточнение деталей).
- При необходимости система автоматически выбирает агента, подходящего под конкретную ситуацию.
Применение:
- Для последовательного выполнения задач, требующих разных навыков (например, продажа → поддержка).
- Для автоматизации ветвистых процессов, где один агент может путаться (например, логистика или персонализированные опросы).
- Для поддержки сложных сценариев: адаптация под типы клиентов, автоматизация многоступенчатых процессов.

2. Дообучение агента (Fine-tune)

Суть: Адаптация модели ИИ под задачи вашего бизнеса путём дообучения на специализированных данных.
Что даёт:
- Лучшее качество ответов — модель обучается на большем количестве примеров, чем может поместиться в одном запросе.
- Экономия токенов — сокращение длины промпта за счёт встроенных знаний модели.
- Снижение задержек — более быстрые ответы благодаря меньшему объёму передаваемых данных.
Когда применять:
- Для настройки стиля, тона, формата.
- Для повышения надёжности выполнения сложных задач.
- Для снижения затрат за счёт перехода на менее дорогие модели с дообучением.

PreviousТарифы NextМультиагентность

Last updated 3 months ago

Техники

1. Мультиагентность

Суть: Разделение сложной задачи на этапы с подключением нескольких специализированных агентов.

Как работает:

Один агент выполняет начальную задачу (например, обработка запроса).
Другие агенты подключаются для выполнения следующих этапов (например, сопровождение сделки или уточнение деталей).
При необходимости система автоматически выбирает агента, подходящего под конкретную ситуацию.

Применение:

Для последовательного выполнения задач, требующих разных навыков (например, продажа → поддержка).
Для автоматизации ветвистых процессов, где один агент может путаться (например, логистика или персонализированные опросы).
Для поддержки сложных сценариев: адаптация под типы клиентов, автоматизация многоступенчатых процессов.

2. Дообучение агента (Fine-tune)

Суть: Адаптация модели ИИ под задачи вашего бизнеса путём дообучения на специализированных данных.

Что даёт:

Лучшее качество ответов — модель обучается на большем количестве примеров, чем может поместиться в одном запросе.
Экономия токенов — сокращение длины промпта за счёт встроенных знаний модели.
Снижение задержек — более быстрые ответы благодаря меньшему объёму передаваемых данных.

Когда применять:

Для настройки стиля, тона, формата.
Для повышения надёжности выполнения сложных задач.
Для снижения затрат за счёт перехода на менее дорогие модели с дообучением.