Control in Hybrid Chatbots

要約

顧客データは通常、ルールベースの知識ベースとしてみなされるデータベース システムに保持されますが、企業は事前にトレーニングされた大規模な言語モデルの機能から恩恵を受けることをますます望んでいます。
この技術レポートでは、コマーシャル ルール エンジンと統合ニューラル チャットボットをどのように統合するか、およびその特定の統合モードがどのレベルの制御につながるかについてのケース スタディについて説明します。
また、研究者が制御を維持し、最近モデル「幻覚」と呼ばれるものを回避するためにどのように努力するかについて、代替方法（他のシステムで実現された過去の方法を含む）についても説明します。

要約(オリジナル)

Customer data typically is held in database systems, which can be seen as rule-based knowledge base, whereas businesses increasingly want to benefit from the capabilities of large, pre-trained language models. In this technical report, we describe a case study of how a commercial rule engine and an integrated neural chatbot may be integrated, and what level of control that particular integration mode leads to. We also discuss alternative ways (including past ways realized in other systems) how researchers strive to maintain control and avoid what has recently been called model ‘hallucination’.

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