長期コンテキスト
AIエージェントがドキュメントの遠い部分で見つかった詳細をまとめる必要がある質問を考えてください。
たとえば、福利厚生ポリシー文書には、多くの場合、「対象」および「除外」福利厚生のセクションが含まれます。 ユーザーがこの質問をするとします:
質問
「サプリメントと電解質はカバーされていますか?」 |
回答
いいえ、高タンパク質栄養補助食品はカバーされていません。 提供された文脈によると、高用量またはメガ量のビタミン、ミネラル、または元素を使用した栄養療法または化粧品療法、および高タンパク質食品を含むその他の栄養ベースの治療は、カバレッジから除外されます。 この除外は、高タンパク質食品や低炭水化物食品を含むあらゆる種類のサプリメント、電解質、食品に適用されます。 |
ソース・ドキュメントの抜粋:
80ページには、プラン除外セクションが導入されています:
プラン除外 - 対象外 プラン除外は分類され、キー・カテゴリ内にリストされます。 これらの除外は、すべての対象者に適用されます。 プランは、次のいずれかに該当する場合でも、この項で説明するサービス、トリートメント、供給またはその他のアイテムに対して「福利厚生の支払または承認なし」を行います:
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81ページは除外のリストを開始します:
代替処置
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86ページ目:栄養成分の除外:
栄養
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予想される回答を生成するには、Oracle Fusion AIエージェントは、81ページ(除外のリストが開始される)にある情報と86ページ(サプリメントをカバーする)の情報とを関連付ける必要があります。 エージェントが81ページの情報をスキップすると、サプリメントがカバーされていると誤って結論付ける可能性があります。