一家快速增长的SaaS公司正在尝试改进其AI代理处理重复客户问题的方式……

他们对不同的AI生成的回复运行A/B测试：

A组获得默认模型的回应。

B组看到一个调整了语气和长度的版本。

这听起来像是一个聪明、数据驱动的实验。但很快，他们就碰壁了：数量足够大，需要关注自动化，但又太少，无法快速获得具有统计意义的A/B测试结果。

现在他们陷入了困境。等待数周才能获得确凿的数据，或者恢复原状，并冒着用户持续沮丧的风险。

但真正的问题在于更深层次。

A/B测试可以帮助优化表面特征，例如语气、长度或措辞。

但AI支持中的大多数问题与语气无关，而是与准确性有关。

如果答案本身是错误的，或者含糊不清到对客户毫无用处，那么进行A/B测试语气和风格毫无意义。

核心问题是“开箱即用模型”，它们会摄取您的知识库，但它们不了解您的领域。

他们不了解您的产品。

因此，您只能通过反复试验来提高性能，一次调整一个响应，添加更多资源，更新现有资源，所有这些都是因为该模型没有针对您的领域语言进行微调，并且不够理解上下文，无法使用已有的内容。

另一方面，在您实际的支持对话、产品语言和逻辑上对AI模型进行微调，使AI代理能够像经验丰富的团队成员一样做出响应，从而提高准确性并将转移率提高到新的高度。

这就是我们在这里所做的事情。