Yah, tahu kasus berakhir ketika Anda meng-upload dokumen.
Informasi bisnis sering tersebar di seluruh web, OA, sistem layanan penumpang, manual produk, template kontrak dan pengalaman staf.
Sebuah basis pengetahuan bisnis yang dapat diandalkan perlu mengombo klasifikasi pengetahuan, sumber dokumen, aturan versi, tanggung jawab terbaru dan lingkup aplikasi sehingga AI dapat menjawab pertanyaan berdasarkan benar, up- to-date, isinya bermandat.
RAG, fokus adalah membuat jawaban yang valid dan terlacak.
RAG dapat mengurangi ilusi model dan membuatnya lebih relevan dengan bisnis. Tetapi efek dari RAG tergantung pada sebuah tehnik pemotongan, penelusuran vektor, kata kunci, ingat, memesan kembali, dan kisaran dan mekanisme umpan balik.
Dalam skenario seperti layanan pelanggan, dukungan penjualan, permintaan sistem internal dan asisten berkas teknis, jawabannya baik tersedia atau tidak, secara langsung mempengaruhi kepercayaan dan penerimaan staf bisnis.
- Penyimpan dokumen untuk menjaga sintaks bisnis
- Hasil pencarian perlu menunjukkan sumber dan versi.
- Kepercayaan diri rendah adalah untuk dipindahkan atau dimasukkan ke dalam daftar yang akan diselesaikan
Akses AI ke bisnis inti
Aplikasi AI mungkin akan menampilkan informasi sensitif kepada orang yang salah jika ijin tersebut diabaikan.
Oleh karena itu, FDE perlu menggabungkan otentikasi, warisan otoritas, log operasional, penyaringan informasi sensitif dan audit pelacakan ke kemampuan dasar ketika merancang aplikasi untuk perusahaan AI, daripada masuk kembali.
Data pemerintahan adalah proses iteratif yang terus menerus.
AI harus melacak pertanyaan pengguna, pengetahuan yang tak pernah gagal, jawaban berkualitas rendah, koreksi manual, dan hasil bisnis ketika online. Tujuan dari pemerintahan data tidak untuk mendapatkan informasi bersama dengan baik, tetapi untuk mendapatkan sistem untuk menggunakannya lebih tepat.
Hanya ketika perusahaan dapat terus-menerus menenggelamkan umpan balik kembali ke dasar pengetahuan, petunjuk, aliran kerja dan antarmuka sistem bahwa AI transisi dari satu proyek ke kemampuan jangka panjang.
Ubah dari membaca kesimpulan ke proyek masukan
Masalah yang paling mungkin setelah membaca artikel metodologi adalah penerimaan prinsip, yang tidak diterjemahkan ke langkah berikutnya. Diusulkan bahwa kepala operasi mengorganisir 60-90 menit minimal-lokakarya, memilih hanya satu proses nyata dan tidak bergegas untuk membahas platform penuh.
Langkah 1: Pembangunan status saat ini dan baseline contoh
Kasus pengetahuan tidak mengunggah dokumen atau menutup mereka "menarik tugas normal baru-baru ini, tidak biasa dan perbatasan, merekam pengolahan bulanan, menunggu waktu, waktu pemrosesan, waktu kerja, titik kontak manual, konsekuensi kesalahan dan alat-alat saat ini. Jika data tidak cukup, mungkin untuk merekam siklus sampel dan fluktuasi bisnis untuk satu atau dua minggu berturut-turut. Jangan mengatur rasio menabung yang baik pertama, kemudian membalikkan data.
Langkah 2: klarifikasi penutupan awal dan inaksi
Fokus dari fase pertama dari RAG adalah untuk menyediakan bukti-bukti berbasis, pelacak respon berdasarkan pada masukan, proses, keluaran, gunakan kondisi peran dan penyelesaian. Tahap pertama adalah untuk memisahkan sistem yang harus diakses, informasi yang diperlukan dari klien, resiko tertinggi yang tidak dapat ditangani secara otomatis dan kondisi yang tergantung pada pihak ketiga. Tahap pertama adalah untuk menjaga link dan dapat diakses, daripada menumpuk semua basis pengetahuan, data bisnis dan data yang sama.
Langkah 3: Cocokkan hasil teknis untuk rekayasa bukti
Establish a tracking relationship between needs numbers, sample numbers, test results and versions around "Authorities and Audit Decisions ". The AI project also keeps a version of the assessment collection, tips or process configuration, model and knowledge sources, manual correction records, and low confidence, ultra vires and failure regression tests. Do not rely on a single demonstration to produce the right answer. The supplier's demonstration should be based on a sample confirmed by both parties; undiscretionary production data can be de-sensitized, but idealized testing data cannot be used entirely to replace the true condition.
Langkah 4: Menerima, inspeksi dan disking dengan kaliber yang sama
Asumsikan bahwa proses asli menangani 600 tugas per bulan, rata-rata 20 menit dan tingkat pengembalian 10 persen, dikombinasikan dengan "manajer data untuk melayani terus menerus dan iteratif" pra-mengatur siklus observasi dan batas kualitas. Target dapat digambarkan sebagai "enam minggu pada baris, dengan rata-rata pengurangan 25 persen dalam waktu, dan tingkat pengembalian tidak lebih tinggi dari baseline asli, mengingat kompleksitas relatif dari tugas tersebut." Kelompok hanya menunjukkan pengurangan ukuran yang diberikan oleh setiap perusahaan; harus menunjukkan hasil dari setiap produk yang diberikan; dari setiap produk yang sesuai dengan ukuran yang diberikan;
- Material operasional: flowchart, peran, misi sampel, isu saat ini dan data baseline
- Material teknis: inventaris sistem, antar muka, akses data, lingkungan penyebaran dan persyaratan keamanan
- Material projek: lingkup fase pertama, pengecualian, matriks kewajiban, tonggak dan mekanisme perubahan
- Menerima dan memeriksa bahan: uji set, catatan eksekusi, daftar kekurangan, petunjuk dan dokumen-dokumen handover
Ketika bahan-bahan ini diidentifikasi bersama-sama oleh kedua pihak operasional dan teknis, metode dalam artikel sebenarnya dimasukkan ke dalam proyek. Jika data kunci, otorisasi antar muka atau orang yang bertanggung jawab tidak berada di tempat, langkah selanjutnya logis biasanya adalah diagnosis terbatas atau PoC, daripada komitmen langsung untuk menyelesaikan jangka waktu kerja dan harga total.
Implikasi metodologi untuk aksi projek
- Pengetahuan dasar kepercayaan dan traceability diperlukan untuk pembentukan sistem yang efektif dan akuntabel pengetahuan.
- RAG untuk menyeimbangkan kualitas pencarian, kutipan dan pemrosesan kepercayaan diri rendah
- Otoritas, audit, dan mekanisme umpan balik adalah dasar dari aplikasi tingkat produksi AI
Melanjutkan untuk mendamaikan masalah umum dalam keputusan projek-membuat
Bagaimana FDE bisa berbeda dengan pengembangan perangkat lunak AI yang umum?
FDE menekankan kerja keras insinyur dalam-dalam, bekerja dengan pengguna, data, model dan sistem yang ada untuk memajukan aplikasi. Pembangunan AI normal biasanya dimulai dengan persyaratan fungsional yang lebih jelas, fokus pada aplikasi dan antarmuka. FDE lebih cocok untuk proyek yang perlu diidentifikasi, diberikan kembali atau didorong ke seluruh sektor.
Lihat jawaban lengkapPemasapan, kutipan, dan penerimaan AIHaruskah aplikasi yang dikembangkan pertama menjadi PoC atau implementasi langsung dari sistem formal?
Ketika efek model, kualitas data atau kondisi sistem belum divalidasi, kisaran terbatas PoC harus dilakukan; jika jenis kemampuan yang sama divalidasi pada sampel yang nyata, jangkauan, standar antar-muka dan penerimaan stabil dan dapat diintegrasikan secara langsung ke proses produksi. PoC bukan sistem formal yang kurang cocok, tapi lebih tepatnya jawaban untuk kunci ketidakpastian.
Lihat jawaban lengkapperusahaan AI Efektivitas, Keselamatan dan Lanjutkan OperasiBagaimana AI proyek mengembangkan penerimaan dan indikator inspeksi?
Proyek AI tidak dapat menerima dan menerima "tampak baik" atau berkomitmen untuk akurasi 100% dari data. Indikatornya harus mencakup kedua hasil bisnis, efek model, kinerja sistem, hak akses keamanan dan batas-pundi-pundi-pundi tes harus diturunkan dari operasi nyata dan terstruktur menurut kesulitan dan risiko.
Lihat jawaban lengkapEnterprise AI Transport Organization and ImplementasiHaruskah departemen bisnis atau IT bertanggung jawab untuk transfer perusahaan AI?
Perbaikan lingkungan AI transportasi membutuhkan operasional dan tanggung jawab IT, tetapi dengan tanggung jawab yang berbeda. isu definisi bisnis, pengetahuan, sampel nyata dan hasil akhir, dan IT atau tim teknis bertanggung jawab untuk antarmuka data, hak identitas, arsitektur, keamanan, penyebaran dan transportasi. Manajemen bertanggung jawab untuk pengaturan prioritas, anggaran dan persimpangan - sectoral decisions - membuat.
Lihat jawaban lengkapPerlu analisis lebih lanjut dalam konteks negara saat ini perusahaan?
Kami memberikan saran teknis IT, konstruksi informasi perusahaan, Software Project Outlook, desain produk, pengiriman R & D dan layanan pengiriman sistem.