Premièrement, donner des conclusions qui peuvent être utilisées pour la prise de décisions
Le RAG est basé sur des sources de connaissances autorisées, adapté aux mises à jour régulières des systèmes, produits, projets et faits, et permet de filtrer les références et les autorisations. Les changements de comportement du modèle par des échantillons sont plus appropriés pour les formats de sortie fixes, l'expression de domaine, la classification ou la sélection d'outils, mais ne se souvient pas de façon fiable du fait de changement continu, ni ne résout automatiquement les privilèges et les références.
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.
Établir des ensembles de tâches et mesurer la qualité du modèle sous-jacent.
Validation Dépendance des clés
Vérifiez combien de problèmes les conseils, les règles et les RG peuvent résoudre.
Élaboration de résultats évaluables
Une petite comparaison fine des écarts de comportement stables qui subsistent.
Assurez-vous de décider de la prochaine étape avec les résultats réels.
Utilisation de jeux d'essai indépendants pour vérifier les gains, les généralisations et les effets secondaires.
Comment le comprenez-vous dans le business réel?
Le service client doit répondre à la politique de produit fréquemment mise à jour, et le RAG doit être utilisé pour lire les informations à jour et afficher les références; si le modèle n'est pas toujours en mesure d'extraire le type d'ordre de travail selon le champ JSON fixe de l'entreprise, des ajustements précis peuvent être évalués lorsque de nombreux échantillons corrects sont disponibles. Finalement, les champs clés devront encore être vérifiés dans les règles. Les exemples ne représentent pas la performance d'un client particulier, et les conclusions réelles doivent être vérifiées en conjonction avec le volume d'affaires, l'échantillon, le système et les limites de responsabilité de l'entreprise.
La fosse la plus facile à monter.
Nous allons essayer d'affiner les faits commerciaux qui changent plus souvent.
Les ensembles de formation et les combinaisons de tests, qui font que les effets semblent faibles
La mise au point des actifs après la mise à niveau du modèle de base doit être réévaluée.
Comment devrions-nous finir par recevoir et confirmer?
Comparer les programmes de base, RAG et de réglage fin avec la même tâche autonome définie pour enregistrer les indicateurs cibles, les erreurs graves, les citations, les retards et les coûts.
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.