Home / FAQs / 企業 AI の効果、保証および連続的な操作
QUESTION & ANSWER

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。

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

一般的な対策は、高品質のRAG、コール、出力制約、事実チェック、動作のルール、階層レビューのための構造化されたツールを含みます。 知識ファイルは、利用可能な有効であり、値とステータスは、モデルではなく、システムインタフェースでリアルタイムで読み込まれるべきである必要があります。 各エラーは、データ、検索、推論、ツール、式として分類され、根本的な原因修理で対象となります。

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。

表現を生成したり、情報を厳密に頼らなければならないのは、どうすればよいですか?知識源の完全性、適時性、競合管理エラーの運用、財務、コンプライアンスの状況が可能参照、ログ、レビュー、オフラインの可用性
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。

定義は、回答を許し、国境を移さなければならない。

02

検証キー依存

知識の信頼できるソースをバージョンと特権で作成します。

03

評価可能な結果の開発

インターフェイスとルールを使用して、値、ステータス、アクションを確認します。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

間違ったサンプルは、継続的に収集され、回帰評価に組み込まれています。

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

オファーアシスタントは、需要を抽出し、草案を生成することができますが、最終価格は、製品規則、在庫および認定割引インターフェイスから計算されるべきです。 モデルは、データが不足しているとき、確認でき、一見合理的な量で満たされることができません。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

証拠のチェーンなしで「いのブルシット」ヒントを追加します。

取引システムに直接モデル生成された数字を書き込む

間違いを見つけたら、回帰サンプルを追加し、個別の回答を変更します。

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

受諾は、有効な回答、正しい再確認、誤った参照、サポートされていない生成およびリスクの高いエラーとして測定され、参照、特権およびモデル、知識、ヒント、バージョンのトレーサビリティをチェックします。

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。

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