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1.3 增强学习应用场景 增强学习在多个领域具有广泛应用，如游戏、机器人控制、自然语言处理等，尤其是在人机交互方面，通过改良使用者与系统之间互动过程，提高使用者体验。
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假设有一个在线购物平台开发一个人工智能客服系统，在接收到使用者咨询请求后会根据其历史购买记录、浏览行为为其供应个性化商品推荐，此时倘若能够结合百度下拉词挖掘技术，则可以根据使用者搜索历史自动调整推荐内容侧重点，从而提高使用者体验满意度。 ```
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索技术、生成模型方法，它先说利用检索模块从大规模知识库中找到与当下对话相关信息片段作为上下文持助；而后运用生成模型根据这些信息片段自动生成回复文本。
3.2 应用实例：问答类聊天机器人
对于问答类聊天机器人来说，在面对复杂难题时仅依靠预训练语言模型大概难以给出准确且全面答案，此时引入RAG联网检索机制可以显著提升对话质量。
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比方说一个医学健康领域问答型聊天机器人须要解答患者关于某种疾病症状表现及治疗方法等难题时可以直接从权威医学数据库中获取最新研究成果作为参考依据再结合现有语言理解本事形成到底回复大大提升信息准确性及权威性进一步增强人机交流效果。 ```
4.1 AIGC降重算法概述
AIGC即人工智能生成内容技术是指利用机器学习等先进技术自动生成高质量文本内容过程，其中降重算法则首要用于搞定重复率过高导致文章可读性差难题。
4.2 应用实例：多轮对话管理器
当构建一个多轮对话管理系统时为保证每次交流都能维系连贯性、逻辑一致性就须要对生成回答实行适当修改避免出现前后矛盾或者表述不清情况这时就可以采用AIGC降重算法来协助咱们达到这一意向。
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比如在设计一个旅游咨询服务系统当使用者连续提出多个关于目地景点难题时为确保每个答案都能够紧密衔接在一起咱们须要对前一个难题回答结果稍作润色使其更符合语境需求这样才能给使用者供应流畅自然服务体验。 ```
笔者所述通过结合百度下拉词挖掘RAG联网检索以及AIGC降重算法等手段咱们可以有效地提高AI系统交互性能使得机器能够更好地理解、响应人类需求从而推动整个行业向着更加人性化智能化方向发展迈进一大步将来还有不少值得探索空间期待更多创新成果涌现出来！
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