以下をお勧めします。

ユーザーのニーズと期待を特定する：ユーザーが知覚する品質を向上させるには、彼らのニーズと期待が何であるかを知ることが重要です。これは、モデルとの以前の相互作用の調査、インタビュー、または分析によって達成できます。

自然言語の理解を向上させる：ユーザーが知覚する品質を改善するための鍵の1つは、自然言語を確実に理解することです。これは、より多様なトレーニングデータ、深い学習技術の実装、および高度な自然言語処理技術の使用によって達成できます。

パーソナライズされた答えを提供します。ユーザーが知覚する品質を向上させるには、質問にパーソナライズされた関連する回答を提供することが重要です。これは、ユーザーの意図と好みを理解するために、データ分析技術と自動学習モデルを使用することで実現できます。

継続的に評価および改善：ツールの有効性を継続的に評価し、結果に基づいて改善を行うことが重要です。これには、ユーザーのフィードバック、相互作用データの評価、さまざまなアプローチをテストするA/Bテストの実行が含まれます。
Te recomiendo lo siguiente:

Identifica las necesidades y expectativas de los usuarios: Para mejorar la calidad percibida por los usuarios, es importante conocer cuáles son sus necesidades y expectativas. Esto se puede lograr a través de encuestas, entrevistas o análisis de datos de interacciones previas con el modelo.

Mejora la comprensión del lenguaje natural: Una de las claves para mejorar la calidad percibida por los usuarios es tener una comprensión sólida del lenguaje natural. Esto puede lograrse a través de una mayor variedad de datos de entrenamiento, la implementación de técnicas de aprendizaje profundo, y la utilización de técnicas de procesamiento de lenguaje natural avanzadas.

Ofrece una respuesta personalizada: Para mejorar la calidad percibida por los usuarios, es importante ofrecer respuestas personalizadas y relevantes a sus preguntas. Esto puede lograrse a través de la utilización de técnicas de análisis de datos y modelos de aprendizaje automático para comprender las intenciones y preferencias de los usuarios.

Evalúa y mejora continuamente: Es importante evaluar continuamente la efectividad de la herramienta y hacer mejoras basadas en los resultados. Esto puede incluir la retroalimentación de los usuarios, la evaluación de los datos de interacción y la realización de pruebas A/B para probar diferentes enfoques.