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同じタイプのプロジェクトプログラムの例

AIアプリケーション

ビジネススマートナレッジベース

• さまざまな質問に対する分散型システム、製品、プロジェクト、サービス情報応答を提供し、ドキュメントソースガバナンス、階層、RAG検索、レトロスペクティブ、リファル対応答、および固定質問クラスター評価への参照、およびナレッジ更新、エラー再エントリー、ログ監査、および運用責任を特定します。

ベクトル検索RAGパーミッションフィルタ影響評価
同じタイプのプロジェクトプログラムの例

同様のプロジェクトのための実装オプションの例です。

このページでは、通常、解析、実装、および承認されたプロジェクトがどのようにして、特定のクライアント、パッケージのアイデア、デモインターフェイス、またはプロジェクトパフォーマンスにデータが一致しないかを説明します。 ページコンテンツとパブリックスコープの理解

こんな感じで。

誰がそれを使うのか、システムが何をしているのか、その価値は何ですか?

主なご利用者

企業従業員、クライアント、プロジェクトチーム、ナレッジマネージャー、および権限マネージャ

実際の使用

スタッフは、自然言語で質問を聞き、システムでは、アクセスできる情報のみを検索し、ソースの「回答」を付与します。 追加の情報を提案する信頼できる根拠がないとき、妥協を許さないか、または、推測を継続するのではなく、労働を解決するか、または転送することを拒否します。

コア機能

情報への統合アクセス

(c) システム、製品、プロジェクト、サービスファイル、録音ソース、バージョン、責任ある人物を受信する。

探査する許可

従業員の身元や文書の特権に応じて検索可能なコンテンツや引用をフィルタリングします。

質問と回答と参考文献

キーワードとセマティクスを組み合わせて、回答を生成し、元の場所に戻します。

知識の操作

回答の質は、質問セット、マニュアルフィードバック、障害記録を通して継続的にチェックされます。

業務価値

以下は、同じプロジェクトを優先し、固定された案件を表さないことができる値の指示です。正式なプロジェクトは、まず企業独自のビジネスベースラインを確立する必要があります。

知識の問い合わせは簡単です

反応は逆転です。

相談の重複を減らす

知識の更新のためのメカニズム

01/ 業務状況

普段、ビジネスがこの問題に遭遇する条件は何ですか?

同じタイプのプロジェクトの例です。

知識は文書、システム、個々の経験に散らばって

キーワード検索は複雑な操作上の質問に直接回答することは困難です

センシティブ文書は、組織と役割制御によるアクセスが必要です

02 / 実装方法論

そのようなプロジェクトを破壊する方法

最初のフェーズは、プロセス、データ、システム依存性、異常境界を特定する実際のビジネス課題によって定義されます。 以下は、この場合に採用または推奨される実装のシーケンスです。

01

知識、ソース、能力、責任の共有

02

レトロアクティブ、インデックス作成、検索、参照メカニズムの設計

03

回答の質を継続的に評価するために、質問とマニュアルフィードバックのセットを作成

まずはリクエストを書いていなくても大丈夫です。

プロジェクトのアイデアがうまくいっているかどうか判断したいですか?

プロジェクトのコンサルタント「マイクロレター」を追加して、現在の問題、システム、予想される移動時間と予算レベルを示すとともに、最初の期間と主なリスクのスコープを決定するのに役立ちます。

お問い合わせ
03/プロジェクト境界

誰が責任を負いますか? どのような条件が最初に確認されなければなりませんか?

当事者の責任

知識、情報源、能力、責任の更新

文書処理、質問の検索、回答、参照の遡及能力開発

建設、衝撃評価、運用改善の仕組みをセットする問題

結合および境界

認定され、アクセス可能なものだけが知識ベースによって回答され、専門家のクリアランスに代わるべきではありません

ソース文書の競合、満了または欠落は、直接、回答の品質に影響を与えます

許可制御は文書処理、検索、生成、ログビューを経由する必要があります

04 / システムのスコープ

第一段階に含めることのできる機能モジュール

モジュールの名前は、最終的な引用範囲ではありません。正式なエントリは、ユーザの項目単位の確認、入力出力、パーミッション、インターフェイス、異常なプロセスやエントリを必要としません。

ドキュメントコレクション知識ガバナンスサーマンティック検索スマートな質問および答え参照の遡及的許可評価
05/ 配達および受諾

配送が完了したら、残しておくべきことは何ですか?

配達の配達知識範囲の在庫
配達の配達文書処理プロセス
配達の配達知識の質問と回答 アプリケーション
配達の配達パーミッション・デザイン
配達の配達アセスメントおよび運用レポート

レビューのためのエンジニアリング証拠

このページは、お客様の s プロジェクト素材を持っていると主張していません。契約の範囲に応じて、次の検証可能なレコードは正式な実装のために確立されるべきではありません。

エンジニアリング証拠ソースのディレクトリ、バージョン、責任者のリスト
エンジニアリング証拠文書の解析、分割、インデックス作成、権限のルールレコード
エンジニアリング証拠質問、期待される回答、ヒットおよび評価レポートからの引用のセット
エンジニアリング証拠回答、競合知識、アクセステストレコードなし
エンジニアリング証拠事前知識のカバレッジ、拒否、引用および許可テストレポート

推奨受入・検査基準

集中した問題は、追跡可能なソースセグメントに返されるか、明示的に拒否することができます

異なる俳優は、彼らがアクセスすることができる権利である彼らの知識のコンテンツのみを取得することができます。

文書の更新されたインデックスを合意された時間内での回答と同期させる

固定質問セットは、時間をかけて維持された相互バージョン比較の結果を評価することができます

回答または回答の通知または同意された規則に基づく手動フィードバックを入力するための拒否、回答、競合または低信頼

DECISION FAQ

現在のプロジェクトに関する一般的な問題

265 件の質問をすべて表示する
企業 AI の有効性、安全および継続された操作

文書やデータをソートしたいのは?

文書は重複し、期限切れのコンテンツを削除し、タイトルレベル、テーブルの意味、ソースを保持する必要があります。 文書がインポートされるかどうかだけでなく、検索は実際の質問でチェックされます。

完全な回答を見る
企業 AI の有効性、安全および継続された操作

大きいモデルの錯誤と間違った答えを減らす方法か。

ビッグモデルの錯誤は、単一のヒントによって排除することはできませんが、タスクを制限することにより大幅に削減することができ、信頼できる証拠を提供し、拒否を設定することができます。 ビジネスナレッジの質問と回答は、確認可能なソースにリンクし、アクセスが不足しているときに人々を転送することを可能にする必要があります。

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AIシステムの生産と継続

オンラインのビジネスナレッジベースを維持し、更新する人は誰ですか?

知識内容は、真贋と妥当性、および技術またはAIの業務チームに対して、収集、分割、インデックス作成、権限、評価、普及の仕組みを担当する事業部門の責任です。

完全な回答を見る
企業 AI の有効性、安全および継続された操作

企業によるAIの使用は内部データを公開していますか?

企業は、AIを使用してデータアウト率、過承認、ログ保持、およびサードパーティ処理のリスクを持っていますが、それらは構造とシステムを介して制御することができます。 公共モデルに直接すべての情報をアップロードする代わりに、データは最初に解散する必要があります。 敏感なシーンは、感度、アクセス権、独占的なネットワーク、またはプリバタイゼーションモデルを低下させることができます。

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