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QUESTION & ANSWER

AIプロジェクトが受諾と検査指標を開発すべきか?

AIプロジェクトは、単に「良い」を認め、またはデータの100%の精度にコミットすることはできません。インジケータは、ビジネス結果、モデル効果、システム性能、セキュリティ特権、および手動のボトムアップの両方をカバーする必要があります。テストコレクションは、実際の操作から派生され、難しさとリスクに応じて構造化する必要があります。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

検索は、事実の一貫性、拒否および引用語句、分類に関するリコールと引用語句、質問と回答についてです。分類は、精度とリコール率に依存し、エージェントはツールの選択、パラメータ、パーミッション、タスクの完了率を確認します。 企業は、リスクの高いエラーのための別々の赤いラインを設定し、手動レビューレート、遅延、単価とダウングレードを記録する必要があります。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

タスクは検索、生成、分類、抽出、またはツールの実行です。エラーの結果として、どのような状況が拒否または変換されなければならないサンプルが実質の配分および異常を表すかどうかテスト遅延、共同発行、コスト、権限、監査要件
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

政府は、通常の、難易度、対立性、高リスクの実例を整理できるようになりました。

02

検証キー依存

•各サンプルカテゴリのスコアリングルール、しきい値、手動のスコアリング方法を定義します。

03

評価可能な結果の開発

テスト版の評価の凍結と盲目的の未知のサンプルを維持します。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

機能、効果、安全性、性能、観察期間の共同受入完了

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

契約審査アシスタントは、一般的な条件をテストし、省略、誤った参照、および超ウイルスの推奨事項を隠します。評価には、スキャン、欠落したページ、競合条項、未知の問題、および機密契約が含まれます。また、自信が低いときにマニュアル転送が必要です。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

ベンダーが準備したプレゼンテーションの質問のみ

平均的なだけで、深刻なエラーを単独でカウントしない。

モデルや知識の更新後の回帰査なし

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

領収書および検査文書には、データセット、サンプルレイヤー、評価説明、しきい値が渡されたバージョン、エラー詳細、性能、コスト、安全テスト、マニュアルボトムが含まれます。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント