Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming
De RAG is gebaseerd op erkende kennisbronnen, geschikt voor regelmatige updates van systemen, producten, projecten en feiten, en maakt het mogelijk om te filteren op referentie- en permissiebasis. De fijnafstelling van het modelgedrag door middel van samples is meer geschikt voor vaste uitvoerformaten, domeinexpressie, classificatie of gereedschapsselectie, maar onthoudt niet op betrouwbare wijze het feit van continue verandering, noch lost het automatisch privileges en referenties op. Veel van de effecten zijn afkomstig van taakdefinities, datakwaliteit of ontoereikende evaluatie.
Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?
Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.
Voorgestelde volgorde van de voorschotten
Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.
Taakstellingen instellen en de kwaliteit van het onderliggende model meten.
Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid
Controleer hoeveel problemen de tips, regels en RG's kunnen oplossen.
Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten
Een kleine, fijngelijnde vergelijking van de resterende stabiele gedragsverschillen.
Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.
Gebruik van onafhankelijke testsets om te controleren op winsten, generalisaties en bijwerkingen.
Hoe begrijp je dat in de praktijk?
De klantenservice moet het vaak bijgewerkte productbeleid beantwoorden en de RAG moet worden gebruikt om actuele informatie te lezen en referenties weer te geven; als het model niet altijd in staat is om het type werkorder volgens het vaste JSON-veld van de onderneming te extraheren, kunnen fijne aanpassingen worden geëvalueerd wanneer er veel correcte monsters zijn. Uiteindelijk zullen sleutelvelden nog steeds in de regels moeten worden gecontroleerd. De voorbeelden geven geen prestatie van een bepaalde klant weer, en de feitelijke conclusies moeten worden gecontroleerd in samenhang met het eigen bedrijfsvolume, steekproef, systeem en verantwoordelijkheidsgrenzen van de onderneming.
De makkelijkste put om op te stappen.
We zullen proberen de zakelijke feiten die vaker veranderen, te verfijnen.
Trainingssets en testcombinaties, waardoor de effecten zwak lijken
De finetuning van activa na de upgrade van het basismodel moet opnieuw worden beoordeeld.
Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?
Vergelijk de basislijn, RAG en de programma's voor fine-tuning met dezelfde stand-alone taak die is ingesteld om doelindicatoren, ernstige fouten, aanhalingen, vertragingen en kosten vast te leggen.
Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.