Esperienza di formazione
Gli algoritmi di ricerca non sono stagnanti: imparano sempre, cambiano sempre. E l'algoritmo di ricerca non fa eccezione! Il nostro algoritmo utilizza il machine learning e i dati di formazione per ridurre al minimo la necessità di interventi manuali. Detto questo, Experience Training offre agli amministratori la possibilità di intervenire per correggere un singolo risultato di ricerca e fornire dati di formazione. Con il tuo feedback su termini di ricerca specifici, puoi correggere immediatamente una query e migliorare la pertinenza delle previsioni dell'algoritmo nel tempo.
Formazione sugli snippet in primo piano
Rivedi e correggi gli snippet in primo piano che l'algoritmo Extractive QA rileva dai tuoi dati non strutturati per domande particolari. Ad esempio, prendi la query "Offri un piano di abbonamento mensile". Se l'amministratore nota che l'algoritmo ha erroneamente evidenziato la commissione di risoluzione anticipata "$59,99" invece della risposta reale, "$ 17,99 al mese", potrebbe essere corretta in tempo reale.
Formazione sui filtri PNL
Aiutaci a correggere i filtri PNL applicati a ogni query con NLP Filter Training. Ad esempio, se la query "Sedi vicino a Phoenix che offrono il ritiro in negozio" attivava il filtro NLP sul servizio "consegna nello stesso giorno", un amministratore potrebbe rifiutarlo nella formazione sul filtro NLP.
Formazione sul controllo ortografico
Se il controllo ortografico suggerisce che l'ortografia contiene errori, gli amministratori possono risolvere il problema all'istante. Ad esempio, quando è presente una parola specifica del marchio come "Yext", il controllo ortografico potrebbe ritenere che si tratti di un errore di battitura e suggerire che l'utente intendeva scrivere "successivo". L'amministratore può rifiutare questa correzione automatica e consentire invece che "Yext" sia considerato una parola dal nostro controllo ortografico.
Ciclo di feedback immediato
Poiché le modifiche apportate all'esperienza di ricerca sono subito visibili, gli amministratori possono ottenere un risultato immediato ogni volta che modificano una query. Il nostro algoritmo di ricerca smetterà immediatamente di far emergere eventuali risultati rifiutati e li utilizzerà anche come dati di addestramento per situazioni simili in futuro. Gli utenti finali trarranno vantaggio da queste correzioni rapide in tempo reale e aumenterà la probabilità che vengano loro proposti i risultati più pertinenti possibile.
