Informasi apa yang perusahaan perlu persiapkan?
Sumber otoritatif, versi, periode validitas, orang yang bertanggung jawab, akses peran dan frekuensi pemutakhiran diidentifikasi, dan metode dekoratif, pemisahan, pelabelan dan pengindeksan diputuskan.
PROFESSIONAL SERVICE
Dasar pengetahuan bisnis, pengembangan RAG dan pengembangan praduga
Informasi tentang sistem yang cocok, produk, proyek dan layanan tersebar atau model besar generik sering memberikan jawaban yang tidak didukung.
Pengurangan waktu yang diperlukan untuk menemukan sistem, produk, dan informasi projekMengurangi resiko paparan berdasarkan referensiBisa digunakan ulang sistem pemerintahan perusahaan untuk seditasi
Tidak perlu untuk mempersiapkan permintaan bantuan yang lengkap.
Aku akan menjawab pertanyaanmu dulu.
Sekarang, jawabannya masih tidak akurat, apakah itu dibangun kembali atau dioptimalkan?
Pertanyaan untuk menemukan data, membusuk, mengambil atau menghasilkan pertama datang pada tingkat informasi, atau kemudian memutuskan apakah akan menyesuaikan struktur. Ketika asli yang benar tidak ditemukan, model yang lebih besar tidak akan bisa mengisi bukti; ketika yang asli ditemukan tetapi jawabannya salah, fokus akan memeriksa konteks, petunjuk, dan hambatan jawaban.
- Koleksi pertanyaan gagal dan teks asli
- Membalikkan galat dengan lapis
- Bandingkan Tes Optimisasi dan Izin
- Penilaian Handover dan proses pemutakhiran
Batas implementasi dan penerimaan untuk kategori proyek ini digambarkan di bawah.Lihat langsung rinciannya.
Persyaratan pengadaan dan tujuan pencarian
Nilai dari kasus pengetahuan bisnis tergantung pada pemerintahan, otoritas dan masalah nyata mencapai tingkat
Proyek ini memerlukan sumber pengetahuan yang jelas, versi, keabsahan, otoritas peran, tanggung jawab yang disinkronkan dan pertanyaan yang nyata diatur, dan penilaian dasar untuk pengembalian informasi, dasar untuk respon, penolakan dari respon dan pemisahan kekuasaan.
Bagaimana RAG mengurangi ilusi model besar?
Resiko dikendalikan oleh pencarian campuran, memesan ulang, kutipan, penolakan kepercayaan diri rendah dan pertanyaan nyata, dan tidak dapat dinilai semata-mata oleh petunjuk.
Bagaimana Anda memisahkan pengetahuan dari sektor yang berbeda?
Untuk mewarisi organisasi, peran, dokumen, dan hak objek bisnis sebelum mencari, untuk merekam pengguna, query, quote dan menolak hasilnya, dan untuk menghindari menghasilkan dan menyaring mereka.
Siapa yang akan mengupdate ketika Anda mendapatkan di telepon?
Operasi bertanggung jawab untuk efektivitas konten, dan tim teknis bertanggung jawab untuk sinkronisasi, indexing, evaluasi dan kegagalan; pengetahuan tentang kegagalan dan isu tambahan harus dibawa ke dalam reset terus-menerus.
Masalah yang biasanya dihadapi perusahaan
Dokumen tersebar dan versi mereka membingungkan, dan biaya pencarian staf tinggi
Model besar normal dapat menghasilkan jawaban yang tidak berdasar.
Sektor dan pemain yang berbeda tidak dapat mengakses jangkauan pengetahuan yang sama
Layanan utama kami
01
Inventaris pengetahuan, pembersihan, split, label dan pemerintahan versi
02
Pencarian vektor, pencarian kata kunci, memesan ulang dan menghubungkan generasi jawaban
03
Organisasi, peran, dokumentasi tingkat penyaringan dan audit
04
Pertanyaan mengatur konstruksi, tingkat ingat dan jawaban kredibilitas penilaian
Lanjutkan untuk menilai dalam konteks proyek-proyek saat ini
Batas layanan, basis anggaran dan modalitas implementasi untuk fase yang berbeda dari proyek ini tidak identik dan dapat dinilai lebih lanjut dalam hubungannya dengan berikut.
Pintu masuk aplikasiEnterprise AI Custom DevelopmentMenimbulkan kapasitas pengetahuan dalam aplikasi bisnis dan proses pengguna yang proprietaryEksekusi MisiMasukkan _ AgenBiarkan badan pintar menggunakan pengetahuan dan alat panggilan di bawah kontrolOperasi pengetahuanAplikasi AI dan AgentOpsPenilaian terus-menerus tentang pengetahuan, model, tips, kualitas dan biayaOperasi kualitasRAG Assembly dan AI PemerintahMempersiapkan kualitas penerimaan, kutipan, respon, penolakan, kompetensi dan pembaruan pengetahuan, secara terhormatimplementasi projekOutsourcing dan implementasi dari proyek enterprise AIKenali jalur pengiriman proyek RAG dari PoC, integrasi sistem ke produksi on linePengambilan pengetahuan kompleksGraphRG dan Pencarian Intelijen EnterpriseMempersiapkan rute pencarian peta ketika RAG biasa tidak dapat menstabilkan hubungan dokumenterPanduan implementationAku tidak tahu, tahu dasar jawaban.Dari sumber, menguraikan, panggilan kembali untuk menjawab pertanyaan posisi, bukan baku pada rekonstruksi sistem
Provitables
Batas pengiriman akhir didefinisikan menurut lingkup layanan, fase konstruksi dan modalitas kerjasama, dan digambarkan di bawah sebagai hasil umum.
DELIVERABLEDaftar cek dan impor pengetahuan pemerintah
DELIVERABLEPencarian dan Aplikasi RAG
DELIVERABLESinkronisasi data, Hak Akses dan Pembatas Manajemen
DELIVERABLELaporan perakitan, pengiriman dan dokumen transportasi
Bagaimana anggaran proyek dinilai
Scope dari layanan dan loop bisnis tertutup yang harus diselesaikan dalam tahap pertama: persediaan sumber pengetahuan, pembersihan, pemecahan, label dan pemerintahan versi, pengambilan vektor, pengambilan kata kunci, pemesanan ulang, dan hubungan generasi jawaban
Tingkat integritas kode yang ada, data, sistem, peralatan dan dokumen, dan cakupan yang akan diaudit, direlokasi atau direkayasa
Jumlah interface pihak ketiga, tanggung jawab koordinasi, kualitas data, kompensasi yang tidak biasa dan kerjasama pemasok eksternal
Tidak ada persyaratan yang berfungsi seperti kinerja, ketersediaan, keamanan, otoritas, audit, kepatuhan dan jendela akses
Kedalaman pengiriman dan tanggung jawab jangka panjang: penyelarasan data, otoritas, dan manajemen back-office, laporan evaluasi, penyebaran dan dokumentasi transportasi, dan jaminan kualitas, jangkauan kelanjutan penjaga perdamaian
Keadaan ini tidak merekomendasikan inisiasi segera pembangunan penuh.
Tujuan proyek, orang yang bertanggung jawab dan kriteria penerimaan tidak didirikan
Akun kunci, data, antarmuka, atau usahan bisnis tidak tersedia
Hanya harga maksimum atau siklus yang sangat pendek yang dicari, dan tes yang diperlukan dan kontrol kualitas tidak diterima
Situasi Anda relevan.
Informasi yang banyak, tapi apakah tidak yakin bahwa hal itu tepat untuk dilakukan RAG secara langsung?
Untuk menggambarkan jenis informasi, bagaimana cara diperbarui, peran dan persyaratan otoritas, pertama-tama akan menilai apakah informasi tambahan diperlukan untuk dikelola, diambil dan diakses, atau apakah itu tersedia untuk pengembangan aplikasi.
PROJECT DECISIONS
Implementasi dan penerimaan dasar pengetahuan dan RG
Dasar Aiknowledge untuk membuat kategori gagal pertama
Menahan pertanyaan, peran pengguna, pertanyaan asli, klip pengambilan, jawaban aktual, dan persetujuan bisnis, membagi kesalahan pada ketiadaan informasi, informasi usang, resolusi yang hilang, omissi ingat, urutan yang tidak pantas dan salah baca. Reverse pertanyaan yang dapat disahkan oleh klien, tanpa menggunakan hasil tes dari perusahaan lain sebagai baseline untuk proyek. Hukuman yang sama mungkin memerlukan jawaban yang berbeda di bawah peran yang berbeda, dan penilaian juga harus melestarikan kondisi karakter, yang tidak bisa ditinggalkan hanya dengan satu standar.
Asli memiliki jawaban, bukan bukti penuh dalam indeks.
Memeriksa apakah pemindaian PDF telah berhasil mengidentifikasi, apakah header dari tabel lintas halaman mengikuti data, apakah lampiran sistem, catatan revisi dan daerah aplikasi dipertahankan bersama-sama. Potong tidak dapat dibatasi untuk kata tetap: jika pengecualian untuk sebuah klausul dan tanggal efektif dipisahkan, penarikan teks mungkin masih mengarah ke kesimpulan yang salah. Simpan nomor dokumen, versi, nomor halaman, departamen, validitas dan alamat hanya dengan berkas yang gagal, bukan mengembalikan lokasi, tapi jika sumber yang salah, dan sumber yang salah kembali ke berkas.
Memilih opsi pencarian dengan eksperimen kontras
Entiti yang tepat, seperti tipe produk, nomor kontrak, dapat pertama memeriksa pencarian kata kunci; pertanyaan verbal seharusnya kemudian membandingkan vektor, pencarian dan urutan campuran. Setiap bulat hanya menyesuaikan variabel terbatas, mempertahankan indeks tua dan masalah penerimaan yang tidak berpartisipasi dalam debug. Pengisian kembali tidak mungkin dengan mengosongkan bahan yang benar ketika tidak dalam set kandidat; hanya menambahkan klip kembali mungkin juga membawa konten usang atau konflik ke model.
Hak akses dan kegagalan pengetahuan harus memasuki rantai yang diperbarui
Setelah dokumen dihapus, dihapus atau tidak diimplementasikan dari sistem sumber, itu harus mempengaruhi indeks, lampiran, cache dan referensi jawaban. Pemisahan staf, proyek, empage, dan penerimaan klien diuji secara terpisah, dan akun administrator rumah penuh tidak dapat dibagikan dengan semua pengguna. Pertama, Anda mendefinisikan siapa yang menyetujui pengetahuan, yang mempertahankan sinkronisasi, bagaimana memperingatkan bagaimana cara gagal, dan kemudian Anda setuju untuk memperbarui jendela. Data tidak boleh dikonversi atau dikonversi aturan lama.
Kembalikan pengetahuan dasar ke bisnis, bukan hanya menambah portal obrolan
Misalnya, ketika orang-orang yang menjual barang sesuai dengan versi perangkat lunak, mereka membaca produk dan versi lembar kerja yang telah ditetapkan, lalu mengambil instruksi yang berhubungan, dan mengeluarkan referensi dan informasi tambahan. Ini adalah contoh dari desain, bukan hasil dari sebuah klien yang berjalan. Jawaban pengetahuan dan perubahan ke lembar kerja adalah dua hal.
Kutipan dan persimpangan berputar di sekitar hasil yang dapat dikembalikan
Biaya untuk mengoptimalkan data ditentukan oleh kompleksitas informasi, replikabilitas kesalahan sejarah, model ijin, jumlah antarmuka dan kendala penyebaran. Tahap pertama klasifikasi pengiriman, resolusi sampel, pengambilan perbandingan dan kesimpulan apakah itu layak diperbaiki; pengiriman ulang dari konfigurasi, indeks script, penilaian, regresi dan pembaharuan pada tahap produksi.
Mengkonversi penerimaan dan persyaratan inspeksi untuk revercable catatan
Berikut ini adalah penilaian yang direkomendasikan dari kinerja pelanggan, bukan pelanggan, atau komitmen seragam untuk memenuhi standar.
| Titik pemeriksaan | Bagaimana kau memeriksanya? | Hindari salah perhitungan. |
|---|---|---|
| Bukti ingat. | Jika pertanyaan yang didasarkan mandat adalah dihitung apakah bagian kandidat berisi bukti yang benar | Terpisah dari tingkat jawaban akhir, tidak menempatkan pertanyaan yang belum terselesaikan dalam denominator yang sama |
| Ada alasan untuk itu. | Periksa konsistensi kesimpulan, kondisi dan referensi pada articleby- artikel dasar | Keberadaan sebuah hubungan referensi tidak berarti bahwa kesimpulan didukung |
| Pemrosesan batas | Tes dari pertanyaan yang belum terselesaikan, usang, konflik dan peristiwa ultra | Penolakan yang benar bukanlah kesalahan normal, dan juga tidak bisa ditingkatkan oleh penolakan total. |
| Mutakhirkan validitas | Waktu untuk merekam perubahan dokumen sumber ke indeks dan cache efektif | Periksa kegagalan sinkronisasi dan penghapusan juga |
| Ulasan beban kerja | Waktu manual lengkap - mengkonsumsi pengambilan statistik, membaca dan kesalahan koreksi | Bukan hanya perbandingan dari penundaan kata awal dari model |
Pemeriksaan lebih lanjut bukti dan batas
Kasus nyata sensitif de- _ BAR _: layanan pelanggan chain-to-door Ai: referensi pengetahuan dan transfer dari sinergi manual; indikator kasus tidak jumlah untuk setiap pengetahuan dasar optimasi dari efek yang dapat dicapai.
Periksa hal-hal yang lebih tinggi yang tidak menjawab dasar pengetahuan.
DELIVERY PATH
Jalur pengiriman dan implementation
Setiap tahap memiliki tujuan yang jelas, peran partisipatif dan hasil yang dapat dinilai, dan keputusan penting tidak ditinggalkan sampai akhir proyek.
01Menggabungkan sumber pengetahuan dan batas akses
02Produksi masalah awal set dan indikator penerimaan
03Komplesi dari pengubahan data dan sambungan pengambilan
04Akses ke titik masuk operasional dan pengujian keamanan
05Proses evaluasi dan pengetahuan pemerintah yang terus menerus selesai secara online
LEARN BEFORE YOU BUILD
Akses ke pusat belajarVideo pemahaman masalah operasional terkait
Berikut ini adalah isi pengajaran asli dari Basis Pengetahuan, bukan bukti dari hasil proyek klien.
Kursus video asli
Kenapa karyawan baru tak bisa melakukannya sendiri selama tiga bulan?
Pembuatan pekerjaan, fase, mentoring dan validasi kompetensi harus dilakukan oleh perusahaan.
Untuk informasi lebih lanjut.Kursus video asliBagaimana basis SOP dan pengetahuan secara otomatis memperbarui dengan perubahan bisnis
SOP dan pangkalan pengetahuan berakhir, biasanya tanpa sambungan antara perubahan bisnis dan pemeliharaan dokumen. Codex dapat memantau proses yang disetujui, sistem dan perubahan kebijakan, menandai dokumen yang terpengaruh dan menghasilkan draf yang direvisi. Auto- dihasilkan tidak seharusnya langsung menutup versi resmi, tetapi harus diulas, diterbitkan dan diarsipkan oleh orang yang bertanggung jawab.
Untuk informasi lebih lanjut.FAQ
FAQs
Masalah yang paling umum sebelum kerjasama jelas dinyatakan di muka.
Bagaimana cara menurunkan ilusi model?+
Kontrol umum dipraktekkan dengan membatasi lingkup pengetahuan, pencampuran, hasil pemesanan ulang, mengutip teks asli, menahan kepercayaan diri dan tinjauan manual, daripada mengandalkan semata-mata pada petunjuk.
Berapa harga bangunan?+
Jumlah dokumen bukanlah satu-satunya yang terpengaruh oleh volume sumber pengetahuan, kualitas data, frekuensi sinkronisasi, kompleksitas hak istimewa, dan jumlah distribusi dan penyebaran simultan.
Bagaimana kau menerimanya?+
Disarankan bahwa pertanyaan yang sebenarnya diatur untuk diresmikan, menjawab dasar, pemisahan kompetensi, strategi respon dan penolakan, dan bahwa evaluasi reversibel harus disimpan.
DECISION FAQ
Periksa semua 265 pertanyaan.Isu umum yang berhubungan dengan proyek saat ini
Pembangunan Kustodial AI, Produk AI dan Modelling
Bagaimana mungkin model besar bisa berhasil dan basis RAG yang dipilih?
Model biasanya diprioritaskan ketika diperlukan untuk memperoleh fakta terbaru, informasi bisnis dan referensi. Perlu untuk mengubah format keluaran, istilah profesional, klasifikasi atau tugas-tugas tertentu dengan cara yang stabil, dan untuk menilai fine- tuning model ketika ada cukup kualitas sampel. Keduanya tidak dalam konflik, dan proyek kompleks dapat menggunakan RAG, aturan dan kecil fine- tuning pada saat yang sama.
Lihat jawaban lengkapPembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AIBagaimana seharusnya proyek Pengembangan Suai AI Enterprise diterima dan diterima?
Pembangunan Kustom AI tidak hanya dapat melihat beberapa demonstrasi yang sukses, tetapi juga harus memverifikasi efek AI, rekayasa perangkat lunak, hasil bisnis, dan aset proyek. Gunakan set tugas yang membeku untuk memeriksa benar, salah, ditolak, USG-abnormal dan adegan tidak normal; periksa antar-muka, hak istimewa, kinerja, log, regreation dan pengambilan manual; periksa ulang laju adopsi, proses, modifikasi manual dan biaya berjalan.
Lihat jawaban lengkapPembangunan aplikasi AI, pengastomisasi aplikasi AI dan konstruksi enterprise AIBagaimana perusahaan harus memilih Pembangunan Custom AI?
Pertama, tim dapat menerjemahkan visi AI ke dalam tugas-tugas operasional, sampel nyata, resiko teknis, dan metode penerimaan, daripada nama model dan efek demonstrasi. Seorang penjual yang berkualitas harus memiliki aplikasi AI, rekayasa perangkat lunak, integrasi sistem, izin data, pengujian penyebaran dan operasi yang sedang berlangsung.
Lihat jawaban lengkapAI Sistem Operasi, PoC dan Enterprise AIKapan akses multimodel dan aplikasi model AI diperlukan untuk enterprise aplikasi AI?
Gateway multi- model memiliki nilai yang jelas ketika ada beberapa aplikasi AI, pemasok model, skala sectoral atau strategi keselamatan di perusahaan, dan membutuhkan kunci seragam, rute, batas arus, audit dan statistik biaya. Hanya aplikasi sederhana dapat menjaga cahaya. Gateway tidak menjamin bahwa model dapat ditukar tanpa biaya, dan perubahan model apapun masih perlu direvaluasi melalui set tugas tetap.
Lihat jawaban lengkapRELATED
Dapatkan saran Anda.Layanan, bimbingan dan kasus
Topik rute teknis
Bagaimana dengan kakek dan pencarian intelijen Enterprise?
Bandingkan batas-batas kata kunci, vektor, pengambilan grafik dan pemetaan pengetahuan dalam kueri pengetahuan yang kompleks
Untuk informasi lebih lanjut.Topik persiapan dataData pemerintah dan data kesadaran AI dan antar AI
Basis data aplikasi AI yang dinilai oleh sumber pengetahuan, data master, kompetensi, kualitas dan tanggung jawab terbaru
Untuk informasi lebih lanjut.Bersiap membangun basis pengetahuan bisnis atau aplikasi RG?
Jenis informasi, orang yang digunakan, persyaratan otoritas dan masalah yang diharapkan akan dibahas akan dinilai dari sudut pandang apakah itu sesuai untuk mengambil penilaian, untuk mengelola pengetahuan atau menerapkannya dalam fase pertama.
Kontak pertama adalah tidak mengirim sandi atau informasi sensitif yang tidak sensitif.