まず、意思決定に使用できる結論をあげます
RAGは、システム、製品、プロジェクト、事実の定期的な更新に適した、認定された知識のソースから実行され、参照と権限ベースのフィルタリングを可能にします。サンプルによるモデル動作の微調整の変更は、固定出力フォーマット、ドメイン式、分類またはツール選択のためにより適切ですが、確実に継続的な変化の事実を覚えていない、または自動的に特権と参照を解決します。多くの効果は、ジョブ定義、データ品質、または不適切な評価から来ています。
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。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
タスクセットを作成し、基礎モデルの品質を測定します。
検証キー依存
ヒント、ルール、RGの解決方法をチェックしてください。
評価可能な結果の開発
残りの安定した行動ギャップの小さな微調整された比較。
次のステップを実際の結果で決定してください。
独立テストセットを使用して、ゲイン、一般化、副作用をチェックします。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
クライアントサービスは頻繁に更新された製品ポリシーに答える必要があります。RAGは最新の情報と表示基準を読むために使用されるべきです。モデルが常に会社の固定JSONフィールドに応じて作業順序の種類を抽出できない場合、多くの正しいサンプルがある場合に、細かい調整が評価できます。最終的に、キーフィールドは規則でチェックする必要があります。例は特定のクライアントのパフォーマンスを表さないし、実際の結論は、企業の責任と組み合わせて検証する必要があります。
一番簡単なピットでステップアップ。
より頻繁に変化するビジネスの事実を細かく調整しようとします。
トレーニングセットとテストの組み合わせ, 効果は弱く見えるようにします。
ベースモデルのアップグレード後のアセットの調整は再評価する必要があります
受診と確認を終わらせる方法は?
ベースライン、RAG、および同じスタンドアローンタスクで、ターゲットインジケータ、深刻なエラー、引用、遅延、コストを記録する設定を比較します。
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。