详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用 Amazon SageMaker JumpStart 上的 NeMo Guardrails 增强 LLM 功能
将 NeMo Guardrails 与大型语言模型 (LLM) 集成是向面向客户的应用程序中部署 AI 的重要一步。AnyCompany Pet Supplies 的示例说明了这些技术如何在处理拒绝和引导对话实现实施结果的同时增强客户互动。这一走向道德 AI 部署的旅程对于与客户建立可持续的、基于信任的关系以及塑造技术与人类价值观无缝契合的未来至关重要。
来源:亚马逊云科技 _机器学习随着大型语言模型 (LLM) 越来越多地集成到面向客户的应用程序中，组织正在探索利用其自然语言处理能力的方法。许多企业正在研究人工智能如何增强客户参与度和服务交付，并面临着确保 LLM 驱动的参与符合主题并遵循所需指令的挑战。
在这篇博文中，我们探讨了一个真实场景，其中一家虚构的零售店 AnyCompany Pet Supplies 利用 LLM 来增强其客户体验。具体来说，这篇文章将涵盖：
- NeMo Guardrails 是什么。我们将简要介绍用于管理 LLM 交互的护栏和 Nemo Guardrails 框架。与 Amazon SageMaker JumpStart 集成，以利用具有托管解决方案的最新大型语言模型。创建能够理解客户查询、提供上下文感知响应并根据需要引导对话的 AI 助手。使用变量和分支流实现复杂的对话流，以对对话内容做出反应、要求澄清、提供详细信息并根据用户意图引导对话。将您的数据整合到对话中，以使用检索增强生成或通过调用函数作为工具来提供与您的用例目标相符的事实、有根据的响应。