一家快速成長的 SaaS 公司正試圖改善其 AI 代理處理重複出現的客戶問題的方式……

他們針對不同的 AI 生成的回應進行 A/B 測試：

A 組收到預設模型的回應。

B 組看到一個調整了語氣和長度的版本。

這聽起來像是一個聰明、數據驅動的實驗。但很快，他們就碰壁了：量夠大，足以關心自動化，但又太小，無法快速獲得具有統計意義的 A/B 測試結果。

現在他們陷入了困境。等待數週才能獲得確鑿的數據，或者恢復原狀並冒著讓用戶持續感到沮喪的風險。

但真正的問題更深層。

A/B 測試可以幫助優化表面層次的特徵，例如語氣、長度或措辭。

但 AI 支援中的大多數問題與語氣無關，而是與準確性有關。

如果答案本身是錯誤的，或者太模糊以至於對客戶毫無用處，那麼進行 A/B 測試語氣和風格就毫無意義。

核心問題是「開箱即用模型」會提取您的知識庫，但它們不了解您的領域。

他們不完全了解您的產品。

因此，您只能透過反覆試驗來提高效能，一次調整一個回應，添加更多資源，更新現有資源，所有這些都是因為該模型沒有針對您的領域語言進行微調，並且不夠了解上下文，無法使用已有的內容。

另一方面，針對您實際的支援對話、產品語言和邏輯對 AI 模型進行微調，使 AI 代理能夠像經驗豐富的團隊成員一樣回應，從而提高準確性並將轉移率推向新的高度。

這就是我們在這裡所做的事情。