In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale
La credibilità dell'analisi aziendale di AI è in gran parte derivata dal data e dalla governance delle query piuttosto che dalle competenze linguistiche del modello. I dati principali e le calibrazioni degli indicatori determinano quali “clienti” “ordini” “income” si riferiscono rispettivamente; le anomalie semantiche mappano le parole aziendali ai campi controllati, dimensioni e calcoli; gli strati di accesso limitano l'organizzazione e la gamma di dati che gli utenti possono interrogare; gli strati executive limitano SQL, gli schermi di tempo, scansioni e di tempo, scansioni e campi di risposta sensibili.
Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?
La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.
Ordine consigliato di anticipo
Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.
Selezionare 10 a 30 problemi di business reali per stabilire una linea di base.
Validazione della dipendenza chiave
Indicatori di collazione, dimensioni, sinonimi, autorizzazioni e modelli di query.
Sviluppo dei risultati valutabili
Limitare la portata della query e verificare che i risultati siano coerenti con la relazione esistente.
Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.
Aggiungi le domande di nessuna risposta, ambiguità ed errore al test di regressione.
Come lo capisci nel vero affare?
Gli utenti chiedono “Nuovi clienti questo mese” se il sistema confermerà per la prima volta la nuova voce sulle slot di prima o di prima volta, quindi cerca i privilegi organizzativi dell’utente, mostra il tempo e il calibro, e permettono i dettagli del cliente. Se l’azienda ha due calibri, l’assistente sarà chiesto di scegliere invece di decidere.
Il pozzo più semplice da fare.
Consegnare la struttura del database al modello per la query di generazione libera
L'unico numero di settori diversi è ancora tornato.
Confronta il flusso di testo solo e non si riconcilia con le dichiarazioni autorevoli
Come dovremmo finire per ricevere e confermare?
Controllare semantica, SQLs o schemi di ricerca, privilegi, numeri, calibri e fonti utilizzando set fisso di domande; l'ambiguità, gli eccessi, indagini super-alte e gli indicatori mancanti dovrebbero essere respinti o chiariti correttamente.
In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.