答えを逃すたびに、次の答えがさらに良くなる可能性があります

仕組み

引き継ぎからより良い回答へ

• 実際の引き継ぎからドラフト

  Gup が信頼性の低い質問を渡すと、それは下書き学習、つまりチームが修正すべき点を推測する代わりに検討できる候補 Q&A になります。

• ナレッジとして公開する

  ドラフトを承認すると、それがエージェントの知識の一部になります。同じ質問をした次の訪問者は、根拠のある答えを得ることができます。

• 属さないものを無視する

  すべてのハンドオフがトレーニング データになる必要はありません。ノイズを無視して、知識を鮮明に保ちます。

• 学習内容を手動で追加する

  顧客が気づく前にギャップを発見しますか?自分で学習して下書きを作成し、準備ができたら公開します。