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计算机科学 > 人工智能

arXiv:2507.01446 (cs)
[提交于 2025年7月2日 ]

标题: 使用多智能体架构来缓解大语言模型的幻觉风险

标题: Using multi-agent architecture to mitigate the risk of LLM hallucinations

Authors:Abd Elrahman Amer, Magdi Amer
摘要: 提高客户服务质量和响应时间是保持客户忠诚度和增加公司市场份额的关键因素。 虽然采用像大型语言模型(LLMs)这样的新兴技术已成为实现这些目标的必要条件,但幻觉风险仍然是一个主要挑战。 在本文中,我们提出了一种多智能体系统来处理通过短信发送的客户请求。 该系统将基于LLM的智能体与模糊逻辑相结合,以减轻幻觉风险。
摘要: Improving customer service quality and response time are critical factors for maintaining customer loyalty and increasing a company's market share. While adopting emerging technologies such as Large Language Models (LLMs) is becoming a necessity to achieve these goals, the risk of hallucination remains a major challenge. In this paper, we present a multi-agent system to handle customer requests sent via SMS. This system integrates LLM based agents with fuzzy logic to mitigate hallucination risks.
主题: 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2507.01446 [cs.AI]
  (或者 arXiv:2507.01446v1 [cs.AI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.01446
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Magdi Amer [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 2 日 08:06:02 UTC (729 KB)
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