Que informações a empresa precisa para preparar?
Identifica-se a fonte, versão, período de validade, pessoa responsável, função de acesso e frequência de atualizações e decide-se o método de decoração, divisão, rotulagem e indexação.
PROFESSIONAL SERVICE
Base de conhecimentos empresariais, desenvolvimento e desenvolvimento de princípios RAG
As informações sobre sistemas, produtos, projetos e serviços adequados são dispersas ou modelos genéricos de grande porte, muitas vezes fornecem respostas não apoiadas.
Redução do tempo necessário para localizar informações de sistema, produto e projetoRisco de exposição reduzido por referênciaSistemas de governança do conhecimento corporativo reutilizáveis para sedimentação
Não é necessário preparar um pedido completo de assistência.
Responderei à tua pergunta primeiro.
Agora, a resposta ainda não é exata, deve ser reconstruída ou otimizada?
A questão de localizar os dados, decompor, recuperar ou gerar vem primeiro ao nível de informação, ou então decide se ajustar a estrutura. Quando o original correto não for encontrado, um modelo maior normalmente não será capaz de preencher a evidência; quando o original for encontrado, mas a resposta estiver errada, o foco será verificar o contexto, dicas e restrições de resposta.
- Coleta de perguntas e textos originais falhou
- Revertendo erro por camada
- Comparar Teste de Otimização e Permissão
- Processo de avaliação e actualização da transferência
Os limites de execução e as aprovações para esta categoria de projectos são descritos a seguir.Olha directamente para os detalhes.
Requisitos de aquisição e intenção de pesquisa
O valor do caso de conhecimento empresarial depende da governança, autoridade e taxa real de problemas
O projeto requer uma fonte clara de conhecimento, versão, validade, autoridade de papel, responsabilidade sincronizada e questões reais estabelecidas, e uma avaliação da base para o retorno de informações, a base para a resposta, a recusa de resposta e a segregação de poderes.
Como o RAG reduz a ilusão de um modelo grande?
Os riscos são controlados por busca mista, reordenação, citação, recusa de confiança baixa e perguntas reais, e não podem ser avaliados apenas por uma dica.
Como separar o conhecimento de diferentes setores?
Herdar os privilégios de organização, papel, documento e objeto de negócio antes de pesquisar, registrar o usuário, consultar, citar e rejeitar os resultados, e evitar gerar e filtrar.
Quem vai actualizá-lo quando entrares em linha?
As operações são responsáveis pela eficácia do conteúdo, e as equipes técnicas são responsáveis pela sincronização, indexação, avaliação e falha; o conhecimento de falhas e problemas adicionais devem ser reinventados continuamente.
Problemas que as empresas normalmente enfrentam
Os documentos estão dispersos e suas versões são confusas, e os custos de pesquisa da equipe são elevados
Um modelo grande normal pode produzir respostas infundadas.
Sectores e actores diferentes não podem aceder à mesma gama de conhecimentos
Nossos serviços principais
01
Inventário de conhecimento, limpeza, splits, rótulos e governança de versões
02
Pesquisa de vetor, pesquisa de palavras-chave, reordenação e geração de respostas links
03
Organização, papel, filtragem e auditoria a nível de documentos
04
Construção de conjuntos de perguntas, taxa de recall e avaliação da credibilidade da resposta
Continuar a julgar no contexto dos projectos em curso
As fronteiras de serviço, as bases orçamentais e as modalidades de execução para diferentes fases do projecto não são idênticas e podem ser avaliadas em conjunto com as seguintes.
Entrada do aplicativoEnterprise AI Custom DevelopmentCapacidade de conhecimento em aplicações empresariais proprietárias e processos de usuárioExecução da missãoEnter_AgentDeixe os corpos inteligentes usar o conhecimento e chamar ferramentas sob controleOperação de conhecimentoAplicação AI e AgentOpsAvaliação contínua de conhecimentos, modelos, dicas, qualidade e custosOperações de qualidadeRAG Assessment e governança AIAvaliar a qualidade da recuperação, citação, resposta, recusa, competência e atualização do conhecimento, respectivamenteImplementação do projectoTerceirização e implementação do projeto enterprise AIConheça o caminho de entrega do projeto do RAG da PoC, integração de sistemas à produção on-lineRecuperação complexa de conhecimentosPesquisa de Inteligência GraphRG e EnterpriseAvaliar a rota de busca do mapa quando RAG s comuns não conseguem estabilizar as relações entre documentosGuia de execuçãoNão sei, sei a resposta básica.Da fonte, decifre, ligue de volta para responder à pergunta da posição, não o padrão na reconstrução do sistema
Entregas de projetos
Os limites finais de entrega são definidos de acordo com o escopo dos serviços, a fase de construção e as modalidades de cooperação, e são descritos a seguir como resultados comuns.
DELIVERABLELista de verificação e normas de importação de governança de conhecimento
DELIVERABLEAplicação de pesquisa e interrogação RAG
DELIVERABLESincronização de dados, Permissões e Gestão Backstage
DELIVERABLERelatórios de avaliação, destacamentos e documentos de transporte
Como é avaliado o orçamento do projecto
Âmbito de serviços e ciclos fechados de negócio que devem ser completados na primeira fase: inventário de fonte de conhecimento, limpeza, splits, rótulos e governança de versão, recuperação de vetores, recuperação de palavras-chave, reordenação e geração de respostas
Nível de integridade dos códigos, dados, sistemas, equipamentos e documentos existentes e âmbito de cobertura a controlar, reinstalar ou reengenhar
Número de interfaces de terceiros, responsabilidades de coordenação, qualidade dos dados, compensação invulgar e cooperação externa de fornecedores
Requisitos não funcionais, tais como desempenho, disponibilidade, segurança, autoridade, auditoria, conformidade e janelas de acesso
Profundidade da entrega e responsabilidade a longo prazo: sincronização de dados, backoffice de autoridade e gestão, relatórios de avaliação, documentação de implantação e transporte e garantia de qualidade, intervalo de continuidade de manutenção da paz
Estas circunstâncias não recomendam o início imediato do desenvolvimento pleno.
Os objetivos do projeto, as pessoas responsáveis e os critérios de aceitação não são estabelecidos
Contas-chave, dados, interfaces ou autorizações de negócios não disponíveis
Só se procura o preço máximo ou o ciclo muito curto, não sendo aceites os ensaios necessários e o controlo de qualidade.
A sua situação é relevante.
É muita informação, mas não é certo que é apropriado fazer RAG diretamente?
Para descrever o tipo de informação, como é atualizada, o papel e os requisitos de autoridade, primeiro vamos julgar se é necessário que informações adicionais sejam gerenciadas, recuperáveis e acessíveis, ou se elas estão disponíveis para o desenvolvimento de aplicativos.
PROJECT DECISIONS
Implementação e aceitação da base de conhecimentos e do RG
Base de conhecimento do Aiknowledge para criar primeiro categorias falhadas
Reter perguntas, funções do usuário, perguntas originais, clipes de recuperação, respostas reais e aprovações de negócios, dividindo erros na ausência de informações, informações desatualizadas, falta de resolução, omissões de memória, sequenciamento inadequado e leitura incorreta. Reverter perguntas que podem ser autorizadas pelo cliente, sem usar os resultados de teste de outra empresa como base para o projeto. A mesma frase pode exigir respostas diferentes sob diferentes papéis, e a avaliação também deve preservar a condição de caráter, que não pode ser deixada com apenas uma resposta padrão.
O original tem a resposta, não a evidência completa no índice.
Verifica se a digitalização do PDF foi bem- sucedida na identificação, se o cabeçalho da tabela de páginas cruzadas segue os dados, se os anexos do sistema, os registros de revisão e a área de aplicação são mantidos juntos. O corte não pode ser limitado a uma palavra fixa: se a exceção a uma cláusula e a data efetiva forem separadas, a memória do texto poderá ainda levar a uma conclusão errônea. Mantenha os números de documentos, versões, números de páginas, departamentos, períodos de validade e endereços de origem para os clipes e retorne ao arquivo fonte apenas se a localização falhar, em vez de alterar a dica.
Selecionar a opção de pesquisa com um experimento de contraste
A entidade exata, como o tipo de produto, número de contrato, pode primeiro verificar a pesquisa de palavras-chave; as perguntas verbais devem então comparar vetores, pesquisa mista e reordenação. Cada rodada só ajusta a variável limitada, mantém o índice antigo e o problema de aceitação de não participar na depuração. A recarga não é possível esvaziando o material correto quando não está no conjunto de candidatos; simplesmente adicionar o clipe retornado também pode trazer o conteúdo obsoleto ou conflitante para o modelo.
Permissões e falhas de conhecimento devem entrar na cadeia atualizada
Depois de o documento ser removido, removido ou invalidado do sistema de origem, deverá afectar o índice, o anexo, a 'cache' e a referência à resposta. A separação da equipa, o destacamento de projecto cruzado e a recuperação de clientes cruzados são testados separadamente, e a conta do administrador da casa cheia não poderá ser partilhada com todos os utilizadores. Primeiro, você define quem aprova o conhecimento, quem mantém a sincronização, como avisar como falhar, e depois concorda em atualizar a janela. Os dados não devem ser comunicados ou convertidos para a versão mais recente, e o sistema antigo não é apresentado como a regra actual.
Obter base de conhecimento de volta aos negócios, não apenas adicionar portais de chat
Por exemplo, quando as pessoas da pós-venda procuram compatibilidade de versões de software, elas lêem os produtos e versões das planilhas conforme autorizado, então recuperam as instruções correspondentes e produzem as referências e informações adicionais. Este é um exemplo de design, não o resultado de um cliente em execução. As respostas de conhecimento e as alterações nas planilhas são duas coisas.
As citações e as intersecções giram em torno de resultados reversíveis
O custo de otimização dos dados é determinado pela complexidade das informações, replicabilidade dos erros históricos, o modelo de permissão, o número de interfaces e as restrições de implantação. A primeira etapa da classificação da entrega, a resolução das amostras, as comparações de recuperação e as conclusões de se vale ou não a re-ajustar; a re-entrega de configurações de processamento, scripts de índice, avaliação, registros de regressão e atualizações na fase de produção.
Convertendo os requisitos de aceitação e inspeção para registos reciprocáveis
A seguir, é recomendada uma avaliação do desempenho do cliente, não do cliente, nem do compromisso uniforme de atender à norma.
| Ponto de controlo | Como é que se verifica? | Evite o cálculo errado. |
|---|---|---|
| Retirada de provas. | Se a questão sobre a qual se baseia o mandato for a de saber se a secção do candidato contém as provas correctas | Separar da taxa de resposta final, não colocar as questões inquietas no mesmo denominador |
| Há uma razão para isso. | Controlos da coerência das conclusões, condições e referências numa base artigo a artigo | A existência de uma ligação de referência não significa que a conclusão seja apoiada |
| Processamento de fronteiras | Testes de questões não resolvidas, obsoletas, conflitos e ultra vires | A recusa correta não é uma dúvida normal, nem pode ser aumentada por uma negação total. |
| Actualizar a validade | Tempo para gravar as alterações do documento fonte para o índice e cache eficaz | Verificar também a sincronização e as exclusões de falhas |
| Revisão da carga de trabalho | Completar a recuperação estatística manual demorada, leitura e correção de erros | Não apenas uma comparação do atraso inicial da palavra do modelo |
Análise mais aprofundada das provas e da fronteira
Caso real de dessensibilidade: um serviço de cliente Ai de cadeia a porta: conhecimento de referência e transferência de sinergias manuais; indicadores de caso não correspondem a nenhuma base de conhecimento otimização dos efeitos que podem ser alcançados.
Verifique o tipo de coisa de cima para a camada que a base de conhecimento não responde.
DELIVERY PATH
Vias de implementação e de entrega
Cada etapa tem objetivos claros, papéis participativos e resultados avaliáveis, e decisões importantes não são deixadas para o final do projeto.
01Combinar fontes de conhecimento e fronteiras de acesso
02Produção de conjuntos de problemas de base e indicadores de aceitação
03Conclusão das ligações de tratamento e recuperação de dados
04Acesso aos pontos de entrada operacionais e testes de segurança
05Conhecimentos e resultados de avaliação contínuas de governança após a on-line
LEARN BEFORE YOU BUILD
Acesso aos centros de aprendizagemCompreensão em vídeo das questões operacionais relacionadas
Seguem-se os conteúdos originais de ensino da Base de Conhecimento, não a prova dos resultados do projeto do cliente.
Curso de vídeo original
Porque é que um novo empregado não pode fazê-lo sozinho durante três meses?
A criação de emprego, a fase de desenvolvimento, a orientação e a validação de competências devem ser realizadas pela empresa.
Para mais informações.Curso de vídeo originalComo o SOP e a base de conhecimento se atualizam automaticamente com mudanças de negócios
O SOP e a base de conhecimento expiraram, geralmente sem uma ligação entre as mudanças de negócio e a manutenção de documentos. O Codex pode monitorar as mudanças de processo, sistema e política aprovadas, marcar documentos afetados e gerar rascunhos revisados. Auto-gerados não devem cobrir diretamente versões oficiais, mas devem ser revisados, publicados e arquivados pela pessoa responsável.
Para mais informações.FAQ
FAQs
As questões mais comuns antes da cooperação são claramente indicadas com antecedência.
Como diminuir a ilusão do modelo?+
Os controles comuns são exercidos limitando o alcance do conhecimento, misturando, reordenando resultados, citando textos originais, retendo confiança e revisão manual, em vez de se basear apenas na dica.
Quais são os impactos dos custos de construção?+
O número de documentos não é o único afetado pelo volume de fontes de conhecimento, qualidade dos dados, frequência de sincronização, complexidade dos privilégios e quantidade de distribuição e implantação simultâneas.
Como é que aceitas?+
Recomenda-se que as perguntas reais sejam remetidas, base de respostas, segregação de competências, tempo de resposta e estratégia de rejeição e que se mantenha uma avaliação reversível.
DECISION FAQ
Confira todas as 265 perguntas.Questões comuns relacionadas com os projectos em curso
Desenvolvimento de AI, produtos e modelação AI
Como devem escolher modelos grandes de ajuste fino e base RAG knowledge?
O modelo é geralmente priorizado quando é necessário obter fatos atualizados, informações de negócios e uma referência. É necessário alterar formatos de saída, termos profissionais, classificações ou comportamento específico da missão de forma estável, e avaliar o ajuste fino do modelo quando há uma amostra de qualidade suficientemente alta. Os dois não estão em conflito, e projetos complexos podem usar RAG s, regras e ajuste fino menor ao mesmo tempo.
Ver resposta completaCustom AI Desenvolvimento, personalização de aplicativo AI e construção de empresa interempresa AIComo deve o projeto Enterprise AI Custom Deve ser aceito e aceito?
O desenvolvimento personalizado do AI não pode apenas olhar para várias demonstrações bem sucedidas, mas também deve verificar os efeitos do AI, engenharia de software, resultados de negócios e ativos do projeto. Use o conjunto de tarefas reais congeladas para verificar as cenas corretas, erradas, rejeitadas, ultra-anormal e anormais; verifique interfaces, privilégios, desempenho, registros, regressões e tomadas de decisões manuais; verifique novamente as taxas de adoção, ciclos de processamento, modificações manuais e custos de execução.
Ver resposta completaCustom AI Desenvolvimento, personalização de aplicativo AI e construção de empresa interempresa AIComo as empresas devem escolher o Desenvolvimento da Custom AI?
Primeiro, a equipe pode traduzir a visão AI em tarefas operacionais, amostras reais, riscos técnicos e métodos de aceitação, em vez de nomes de modelos e efeitos de demonstração. Um fornecedor qualificado deve ter aplicações AI, engenharia de software, integração de sistemas, liberação de dados, implementação de testes e operações em curso. É necessário explicar o escopo, amostra de falhas, entrega de ativos e responsabilidade de upline de um projeto semelhante.
Ver resposta completaAI Sistema de Operações, PoC e Enterprise AIQuando será necessário o acesso multimodelo e o Gateway Modelo AI para aplicações AI enterprise?
O gateway multimodelo tem um valor claro quando existem várias aplicações AI, fornecedores de modelos, escalas setoriais ou estratégias de segurança na empresa, e requer chaves uniformes, limites de rota, fluxo, auditoria e estatísticas de custos. Só uma aplicação simples pode manter a luz. O gateway não garante que o modelo pode ser trocado sem custo, e quaisquer mudanças de modelo ainda precisarão ser reavaliadas através de um conjunto de tarefas fixo.
Ver resposta completaRELATED
Pede um conselho.Serviços, orientações e processos
Tópicos técnicos de percurso
E o avô e a busca pela inteligência da empresa?
Compare os limites aplicáveis de palavras-chave, vetores, recuperação de gráficos e mapeamento de conhecimento em consultas de conhecimento complexas
Para mais informações.Tópico de preparação dos dadosGovernação de dados do AI e dados de prontidão do AI
Base de dados para aplicação AI julgada por fontes de conhecimento, dados mestre, competências, qualidade e responsabilidades atualizadas
Para mais informações.Preparar para construir uma base de conhecimento de negócios ou aplicação RG?
O tipo de informação, a pessoa utilizada, os requisitos de autoridade e o problema que se espera que seja abordado serão julgados do ponto de vista de saber se é adequado recuperar a avaliação, gerir o conhecimento ou aplicá-la na primeira fase.
O primeiro contato não é enviar senhas ou informações sensíveis.