🤖 Optimizing enterprise AI assistants: How Crypto.com uses LLM reasoning and feedback for enhanced efficiency

原文链接: Optimizing enterprise AI assistants: How Crypto.com uses LLM reasoning and feedback for enhanced efficiency 作者: Jessie Jiao 发布日期: 2025-07-28 17:53:04 UTC

📋 内容摘要

这篇文章详细介绍了Crypto.com如何使用AWS的生成式AI来优化其企业AI助手系统。文章重点讨论了通过反馈机制和推理能力来持续改进指令提示（prompt）的方法。主要内容包括：1）使用模块化子系统架构来处理复杂的AI助手需求；2）通过反馈循环和批评机制来提高LLM性能；3）详细的优化工作流程，包括任务需求定义、性能测试、错误分析、提示优化和迭代改进；4）使用Amazon Bedrock的基础模型（如Amazon Nova和Claude 3.7）实现解决方案；5）通过10轮迭代优化，系统准确率从60%提升到94%。文章还提供了完整的实现代码和GitHub仓库供参考。

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