Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat
RAG berjalan dari sumber pengetahuan yang sah, cocok untuk pembaruan sistem, produk, proyek, dan fakta, dan memungkinkan referensi dan permisionasi berbasis penyaringan. Perubahan model yang terakhir melalui contoh lebih sesuai untuk format keluaran tetap, ekspresi domain, klasifikasi atau seleksi alat, tetapi tidak dapat diandalkan fakta perubahan terus menerus, juga secara otomatis menyelesaikan hak istimewa dan referensi. Banyak efek berasal dari definisi pekerjaan, data atau evaluasi kualitas.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Perintah yang disarankan dari muka
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Menetapkan pengaturan tugas dan mengukur kualitas model yang mendasarinya.
Dependence Kunci Validasi
Periksa berapa banyak masalah tips, aturan dan RPG dapat memecahkan.
Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan
Sebuah perbandingan kecil dari kesenjangan perilaku stabil yang tersisa.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Gunakan perangkat tes independen untuk memeriksa keuntungan, generalisasi dan efek samping.
Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?
Layanan klien perlu menjawab kebijakan produk yang sering diperbarui, dan RAG harus digunakan untuk membaca up- to-date informasi dan tampilan referensi; jika model tidak selalu dapat untuk mengekstrak jenis urutan kerja menurut perusahaan tetap JSON bidang, penyesuaian baik dapat dievaluasi ketika ada banyak sampel yang benar. Pada akhirnya, bidang kunci masih perlu diperiksa dalam aturan. Contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan yang sebenarnya membutuhkan batas-batas bisnis dalam sistem yang diverifikasi, dan aturan-aturan yang harus diverifikasi.
Lubang termudah untuk melangkah.
Kami akan mencoba untuk menemukan -tune fakta bisnis yang berubah lebih sering.
Latihan dan uji kombinasi, yang membuat efek terlihat lemah
Fine- tuning dari aset setelah upgrade model dasar perlu direkayasa
Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?
Bandingkan baseline, RAG dan temukan program tuning dengan standar yang sama - sendirian yang diatur untuk merekam indikator target, kesalahan serius, kutipan, penundaan dan biaya.
Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.