Home / FAQs Pengembangan AI, Produk AI dan Pemodelan
QUESTION & ANSWER

Bagaimana model besar yang baik dan RAG tahuedge base pilih?

Model tersebut biasanya diprioritasi ketika diperlukan untuk mendapatkan fakta yang diperbarui, informasi bisnis dan referensi. Perlu untuk mengubah format output, istilah profesional, klasifikasi atau perilaku spesifik misi dengan cara yang stabil, dan untuk menilai kualitas halus model ketika ada sampel kualitas yang cukup tinggi. Keduanya tidak dalam konflik, dan proyek kompleks mungkin menggunakan RAG, aturan dan denda minor pada waktu yang sama.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Beza RAG berjalan dari sumber pengetahuan yang berwenang, cocok untuk pemutakhiran sistem, produk, proyek dan fakta, dan memungkinkan untuk referensi dan penyaringan berbasis izin. Perubahan-perubahan yang baik-tuning dalam perilaku model melalui sampel lebih tepat untuk format output tetap, ekspresi domain, klasifikasi atau pemilihan alat, tetapi tidak secara relibly mengingat fakta perubahan berkelanjutan, juga tidak secara otomatis menyelesaikan kelayakan dan referensi. Banyak dari efek berasal dari definisi pekerjaan, kualitas data atau evaluasi yang tidak memadai.

DECISION FACTORS

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.

Masalahnya adalah, apakah pengetahuan terbaru kurang atau perilaku misi tidak stabil.Apakah sumber perlu ditampilkan dan hak akses dokumen diwariskanKetersediaan sampel pelatihan yang legal, cukup dan berkualitas tinggiModel update, penyebaran, penilaian dan biaya perawatan jangka panjang
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Buatlah set tugas dan ukur kualitas model yang mendasarinya.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Periksa berapa banyak masalah tips, aturan dan RG dapat menyelesaikan.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Ada perbandingan kecil dari perbedaan perilaku stabil yang tersisa.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Penggunaan set uji independen untuk memeriksa perolehan, generalisasi dan efek samping.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Layanan klien perlu menjawab kebijakan produk yang sering diperbarui, dan RAG harus digunakan untuk membaca informasi terkini dan menampilkan referensi; jika model tidak selalu dapat mengekstrak jenis pesanan kerja sesuai dengan bidang JSON tetap firma, penyesuaian yang baik dapat dinilai ketika ada banyak sampel yang benar. Pada akhirnya, bidang kunci masih perlu diperiksa dalam aturan. Contoh-contoh tidak mewakili kinerja klien tertentu, dan kesimpulan yang sebenarnya perlu diverifikasi dalam kaitannya dengan volume bisnis perusahaan sendiri, sistem sampel, dan batas-batas tanggung jawab.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Kami akan mencoba untuk baik-baik saja fakta bisnis yang berubah lebih sering.

Latihan set dan kombinasi uji, yang membuat efek terlihat lemah

Dia adalah aset yang baik setelah model dasar upgrade perlu dikembalikan

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

baseline, RAG dan program-program yang baik dengan tugas berdiri sendiri yang sama yang ditetapkan untuk merekam indikator target, kesalahan serius, kutipan, penundaan dan biaya.

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.

Kondisi proyek Anda berbeda dengan contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan waktu yang direncanakan dapat dikolasikan sebelum konsultan dapat membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas yang sebenarnya.

Konsultan proyek Associate