Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Les applications AI sont généralement personnalisées en raison de la nature exclusive des termes, de la structure de la documentation, des règles de fonctionnement, du statut du système et des limites de responsabilité. Les matériaux doivent être préparés à partir d'une tâche spécifique, recueillir les données effectivement reçues par l'utilisateur, les résultats identifiés par le professionnel, la base de jugement et les actions ultérieures, et indiquer quelles informations peuvent être utilisées pour tester, produire ou améliorer les modèles.
Quelles conditions faut-il définir avant de porter un jugement?
La même question peut avoir des réponses différentes dans différentes phases d'activité, de données et de projet. Il est suggéré de vérifier les conditions suivantes et d'intégrer les conclusions communes sur le web dans leurs propres projets.
Ordre d ' avancement suggéré
Premièrement, nous serons clairs sur la cible et la frontière.
Sélectionnez la première tâche et définissez l'entrée et le résultat correct.
Validation Dépendance des clés
Les échantillons sont classés par normalité, limite, erreur et risque élevé.
Élaboration de résultats évaluables
b) Marquer les sources de connaissances, les domaines, les règles, les compétences et les responsabilités en matière de mise à jour.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Établir une évaluation indépendante et contrôler l'utilisation des données d'essai et de production.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
L'application de l'offre de production nécessite plus qu'une soumission historique, y compris des dessins ou des échantillons BOM, des données sur les produits et les procédés, des règles sur les matériaux et le traitement, la qualité du client, l'autorité d'approbation, et des cas de perte ou de commande spéciale.
La fosse la plus facile à monter.
Importation d'un grand nombre de fichiers en même temps sans tâche ni normes de qualité
Seul l'échantillon de succès idéal, aucune anomalie ou rejet
Aucune confirmation de l'autorisation de données légales et de la responsabilité de la mise à jour après la mise en ligne
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Les résultats de la préparation des données devraient comprendre des catalogues, des sources, des utilisations, des privilèges, des versions, des questions de qualité, des ensembles de classification et d'évaluation d'échantillons. L'équipe de développement devrait être en mesure d'expliquer comment chaque type de données entre dans RAG, les règles, le contexte de modèle ou les systèmes d'affaires, plutôt que de simplement s'engager dans les données autant que possible.
En se préparant à communiquer avec les fournisseurs ou les équipes internes, il est recommandé d'apporter les processus actuels, des échantillons représentatifs, des systèmes existants, des délais de planification et des niveaux budgétaires. Premièrement, les éléments inconnus sont clairement marqués, et la décision est alors prise d'utiliser des diagnostics, PoC, des projets à fourchette fixe ou des recherches et développements en cours, qui sont généralement plus fiables qu'une demande directe de prix et de durée sans frontières.