Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan
Aplikasi-aplikasi Industri AI secara umum disusuai karena sifat eksklusif istilah industri, struktur dokumentasi, aturan operasi, status sistem dan batas liability. Bahan-bahan harus disiapkan dari tugas tertentu, mengumpulkan masukan yang diterima pengguna sebenarnya, hasil yang diidentifikasi oleh profesional, dasar penilaian dan tindakan selanjutnya, dan menunjukkan informasi apa yang dapat digunakan untuk pengujian, produksi atau perbaikan model.
Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penilaian dibuat?
Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai fase bisnis, data, dan proyek. Disarankan bahwa kondisi berikut akan diperiksa dan bahwa temuan umum di web akan dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.
Cadangkan perintah dari awal
Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.
Pilih tugas pertama dan definisikan hasil masukan dan hasil yang benar.
Ketergantungan Kunci Validasi
Sampel fenifaksi diklasifikasikan oleh normalitas, batas, kesalahan dan risiko tinggi.
Pembangunan hasil yang dinilai
(b) Tanda pengetahuan sumber, bidang, aturan, kompetensi dan tanggung jawab untuk memperbarui.
Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.
Membentuk penilaian independensi dan mengendalikan penggunaan pengujian dan data produksi.
Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?
Penerapan undia penawaran produksi memerlukan lebih dari kutipan sejarah, termasuk gambar atau sampel BOM, data produk dan proses, materi dan aturan pengolahan, kelas pelanggan, otoritas persetujuan, dan kehilangan atau kasus pesanan khusus.Tanpa konteks ini, model sulit untuk merumuskan rekomendasi yang dapat diexplantasi dan dapat diaudit.
Lubang termudah untuk melangkah.
Mengimpor sejumlah besar berkas sekaligus tanpa standar tugas dan kualitas
Hanya sampel keberhasilan ideal, tidak ada anomali atau penolakan
Tak ada konfirmasi otorisasi data legal dan tanggung jawab untuk pemutakhiran setelah online
Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?
Hasil penyiapan data lema harus mencakup katalog, sumber, penggunaan, kelayakan, versi, pertanyaan kualitas, klasifikasi sampel dan set penilaian. Tim pengembangan harus dapat menjelaskan bagaimana setiap jenis data masuk RAG, aturan, konteks model atau sistem bisnis, daripada sekadar berkomitmen pada data sebanyak mungkin.
Saat melakukan persiapan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan agar proses saat ini, sampel perwakilan, sistem yang ada, perencanaan waktu dan tingkat anggaran yang dibawa Pertama, barang-barang yang tidak diketahui ditandai dengan jelas, kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnostik, PoC, proyek jarak tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.