Optimierung von Unternehmens-KI-Assistenten: Wie Crypto.com LLM-Schlussfolgerungen und Feedback für erhöhte Effizienz nutzt

In diesem Beitrag erkunden wir, wie Crypto.com Nutzer- und Systemfeedback verwendet hat, um unsere Anweisungsprompts kontinuierlich zu verbessern und zu optimieren. Dieser feedbackgetriebene Ansatz hat es uns ermöglicht, effektivere Prompts zu erstellen, die sich an verschiedene Subsysteme anpassen und gleichzeitig eine hohe Leistung in verschiedenen Anwendungsfällen beibehalten.