Home / FAQs Efek enterprise AI, keamanan dan operasi terus menerus
QUESTION & ANSWER

Bagaimana mengurangi ilusi dan jawaban yang salah dari model besar?

Ilusi model besar tidak dapat dihilangkan oleh satu petunjuk, tetapi dapat dikurangi secara signifikan dengan membatasi tugas, menyediakan bukti yang kredibel dan mengatur penyangkalan.Pengetahuan bisnis dan jawaban harus memungkinkan jawaban dihubungkan dengan sumber yang dapat diverifikasi dan untuk memindahkan orang ketika ada kurangnya akses.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, berikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

Langkah-langkah umum yang dilakukan oleh zinau termasuk RAG berkualitas tinggi, alat terstruktur untuk panggilan, batasan output, pengecekan fakta, aturan operasi dan tinjau hierarkis.Ber Pengetahuan berkas perlu tersedia dan valid, dan nilai dan status harus dibaca secara real time dengan antarmuka sistem, daripada dimodelkan.Setiap kesalahan diklasifikasikan sebagai data, penerimaan, penalaran, alat atau ekspresi, dan ditargetkan pada root cause reparance.

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.

Apakah Anda ingin dapat menghasilkan ekspresi atau Anda harus mengandalkan informasi?Kelengkapan, garis waktu dan konflik manajemen sumber pengetahuanKemungkinan operasional, keuangan atau kepatuhan akibat kesalahanKetersediaan log, log, ulasan dan offline
ACTION STEPS

Cadangkan perintah dari awal

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

Definisi madona memungkinkan jawaban, harus menolak dan harus mentransfer perbatasan.

02

Ketergantungan Kunci Validasi

Ciptakan sumber pengetahuan yang kredibel dengan versi dan hak istimewa.

03

Pembangunan hasil yang dinilai

Gunakan antarmuka dan aturan untuk memverifikasi nilai, status dan tindakan.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Sampel yang salah dikumpulkan secara terus menerus dan dimasukkan ke dalam penilaian regresi.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau bisa mengerti dalam bisnis sebenarnya?

Contoh ses Contoh digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

The offer assistant can extract demand and generate drafts, but the final price should be calculated from the product rules, inventory and authorized discount interface. The model, when it lacks data, can only be confirmed and cannot be filled with a seemingly reasonable amount.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Tambahkan sebuah "tidak ada omong kosong" petunjuk tanpa rantai bukti.

Apa yang terjadi?

Bila Anda menemukan kesalahan, ubah jawaban individu daripada menambahkan sampel regresi

ACCEPTANCE

Bagaimana seharusnya kita akhirnya menerima dan mengkonfirmasi?

Kepakaran akan diukur sebagai jawaban yang sah, penolakan yang benar, referensi yang tidak benar, kesalahan generasi yang tidak didukung dan berisiko tinggi, dan akan memeriksa kebolehjejakan referensi, hak istimewa dan model, pengetahuan, tips dan versi.

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