Home / FAQs / Предприятие AI эффекты, безопасность и непрерывные операции
QUESTION & ANSWER

Как уменьшить иллюзии и неправильные ответы на большую модель?

Иллюзия большой модели не может быть устранена одним намеком, но может быть значительно уменьшена путем ограничения задач, предоставления достоверных доказательств и создания отрицания. Вопросы и ответы на бизнес-знания должны позволять связывать ответ с проверяемым источником и передавать людей, когда есть недостаток доступа.

Отвечай на вопрос.

Во-первых, дайте выводы, которые можно использовать для принятия решений.

Общие меры включают высококачественные RAG, структурированные инструменты для вызова, ограничения вывода, проверку фактов, правила работы и иерархический обзор. Файлы знаний должны быть доступны и действительны, а значения и статус должны читаться в режиме реального времени с интерфейсом системы, а не моделироваться. Каждая ошибка классифицируется как данные, поиск, рассуждение, инструменты или выражение и направлена на исправление первопричины.

DECISION FACTORS

Какие условия необходимо определить до вынесения решения?

На разных этапах работы, данных и проектов на один и тот же вопрос могут быть даны разные ответы. Предлагается проверить следующие условия и включить общие выводы, содержащиеся в Интернете, в свои собственные проекты.

Вы хотите иметь возможность генерировать выражения или вы должны полагаться исключительно на информацию?Полнота, своевременность и управление конфликтами источников знанийВозможные операционные, финансовые или комплаенс последствия ошибокДоступность ссылок, журналов, обзоров и офлайн
ACTION STEPS

Предложенный порядок аванса

01

Во-первых, мы будем четко понимать цель и границу.

Определение позволяет давать ответы, должно отказать и должно передавать границы.

02

Ключевая зависимость от валидации

Создайте надежный источник знаний с версиями и привилегиями.

03

Разработка оценочных результатов

Используйте интерфейсы и правила для проверки значений, статуса и действий.

04

Убедитесь, что вы выбрали следующий шаг с реальными результатами.

Неправильные образцы собираются непрерывно и включаются в оценку регрессии.

PRACTICAL EXAMPLE

Как вы понимаете это в реальном бизнесе?

Пример, используемый для иллюстрации метода суждения

Помощник по предложению может извлекать спрос и генерировать черновики, но окончательная цена должна рассчитываться по правилам продукта, инвентаризации и авторизованному интерфейсу скидок. Модель, когда ей не хватает данных, может быть только подтверждена и не может быть заполнена на кажущуюся разумной сумму.

COMMON RISKS

Самый простой способ наступить.

Добавьте намек "без всякой ерунды" без цепочки доказательств.

Запишите генерируемые моделью числа непосредственно в торговую систему.

Когда вы обнаружите ошибку, измените индивидуальный ответ вместо добавления регрессионного образца.

ACCEPTANCE

Как мы должны в конечном итоге получать и подтверждать?

Принятие должно оцениваться как действительные ответы, правильные отказы, неправильные ссылки, неподдерживаемое генерирование и ошибки с высоким риском, а также должно проверять прослеживаемость ссылок, привилегий и моделей, знаний, советов и версий.

При подготовке к общению с поставщиками или внутренними командами рекомендуется приносить текущие процессы, репрезентативные образцы, существующие системы, сроки планирования и бюджетные уровни.Сначала четко обозначены неизвестные пункты, а затем принимается решение об использовании диагностики, PoC, проектов фиксированного диапазона или текущих исследований и разработок, что обычно более надежно, чем прямой спрос на цену и продолжительность без границ.

Условия вашего проекта отличаются от приведенных выше примеров?

Оперативные цели, существующие системы, выборочные и запланированные сроки могут быть сопоставлены до того, как консультанты смогут вынести предварительные суждения в отношении фактических границ.

Ассоциированные консультанты по проектам