一家零售库存准确性团队搭建了共享的大语言模型平台。运行六个月后，幻觉率从15%降至1.5%。该平台加入了自动重试循环、意图验证关卡，以及可在运行时更新的提示词注册表；还会追踪令牌成本，并在资源服务器上执行工具授权。这些改动应用于一个多智能体系统，该系统运行在Gemini和GPT等模型之上。
为什么重要
对零售运营团队而言，幻觉率降低意味着错误的库存建议更少，也能减少代价高昂的人工纠正工作。
零售AI平台通过基础设施改造将幻觉率从15%降至1.5%
一家大型零售商将大语言模型的管理交由共享平台，而非更换模型，从而减少了误导性输出。
简讯作者： OossaOossa 发布日期: 1 分钟阅读
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Oossa · 新闻简报
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