Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
As aplicações AI da indústria são customizadas geralmente devido à natureza exclusiva dos termos da indústria, estrutura de documentação, regras de funcionamento, estado do sistema e limites de responsabilidade. Os materiais devem ser preparados a partir de uma tarefa específica, coletando dados realmente recebidos pelo usuário, os resultados identificados pelo profissional, a base para julgamento e ações subsequentes, e indicando quais informações podem ser usadas para testes, produção ou melhoria do modelo.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Selecione a primeira tarefa e defina a entrada e o resultado correto.
Dependência da Chave de Validação
As amostras são classificadas por normalidade, limite, erro e alto risco.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
b) Marcar fontes de conhecimento, domínios, regras, competências e responsabilidades de actualização.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Estabelecer uma avaliação independente e controlar a utilização de dados de ensaio e produção.
Como é que entendes isso no negócio?
A aplicação da oferta de produção requer mais do que uma citação histórica, incluindo desenhos ou amostras BOM, dados de produto e processo, materiais e regras de processamento, grau de cliente, autoridade de aprovação, e perda ou casos de ordem especial. Sem este contexto, o modelo é difícil de formular uma recomendação explicativa e auditável.
O poço mais fácil de pisar.
Importar um grande número de arquivos de uma só vez sem padrões de tarefa e qualidade
Apenas a amostra de sucesso ideal, sem anomalias ou rejeições
Não há confirmação da autorização de dados legais e da responsabilidade de atualização após a entrada em linha
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
Os resultados da preparação dos dados devem incluir catálogos, fontes, usos, privilégios, versões, questões de qualidade, classificação de amostras e conjuntos de avaliação. A equipe de desenvolvimento deve ser capaz de explicar como cada tipo de dados entra no RAG, regras, contexto de modelo ou sistemas de negócios, em vez de simplesmente se comprometer com os dados tanto quanto possível.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.