チャットボットがスコアリングエンジンに話しかけることができる... ノート

チャットボットがスコアリングエンジンに話しかけることができるとき

シンプルなアーキテクチャを想像してください。候補者が面接の質問に答えます。モデルは各回答から特徴を抽出し、進行中の評価を更新します。質問の合間に、候補者はその役割、チーム構成、福利厚生、そして次に何が起こるかについて質問できます。これにより、体験が人間的になります。そのため、面接を実行しているのと同じ会話モデルにそれらの質問をルーティングします。なぜなら、そのモデルはすでにすべてのコンテキストを持っているからです。1つのモデル、1つのコンテキストウィンドウ、1つのパイプライン。出荷します。今、あなたが構築したものをトレースしてください。採点ロジックと質疑応答ロジックは状態を共有します。それらはコンテキストウィンドウを共有します。それらはプロンプトを共有する可能性があります。候補者のスコアを決定する特徴は、育児休暇に関するフレンドリーな回答を生成するのと同じ場所で計算されます。「このテキストは候補者に関する証拠である」と「このテキストはカスタマーサービスへの返信である」の間に壁はありません。あなたは漏洩を設計したわけではありません。あなたは漏洩しない理由のないシステムを設計しました。