Home / FAQs / Custom AI Development, AI Ürünleri ve Modeling
QUESTION & ANSWER

Büyük modeller nasıl iyi bir şekilde seçmeli ve RAG bilgi tabanı seçim yapmalı?

Model genellikle güncel gerçekler, iş bilgileri ve referans elde etmek için gerekli olduğunda önceliklenir. RAG s, kurallar ve küçük iyi niyetli davranışlar aynı zamanda ince-tuning of the model when there is a enough high quality example. The two are not in conflict, and complex Projects may use RAG s, rules and small fine-tuning at the same time.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

RAG, bilgi kaynaklarından, düzenli sistemlerin, ürünlerin, projelerin ve gerçeklerin düzenli olarak güncellenmesi için uygun ve referans ve izin bazlı filtrelemeye izin vermektedir. Örnekler aracılığıyla modelleme değişiklikleri sabit çıktı biçimleri, alan ifadesi, sınıflandırma veya araç seçimi için daha uygun, ancak güvenilir bir şekilde ayrıcalıkları ve referansları otomatik olarak çözemez.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

Sorun şu ki, en son bilginin eksik olup, görevin davranışı kararsızdır.Kaynak görüntülenmeli ve miras alınan belge izinleriYasal, yeterli ve yüksek kaliteli eğitim örneklerinin erişilebilirliğiModel güncellemesi, dağıtım, değerlendirme ve uzun vadeli bakım maliyetleri
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Görev setlerini kurmak ve altta yatan modelin kalitesini ölçmek.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

ipuçlarını, kuralları ve RG'leri kaç problemin çözebileceğini kontrol edin.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Kalan stabil davranışların küçük bir karşılaştırması.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Bağımsız test kullanımı kazanımlar, genelleştirmeler ve yan etkiler için kontrol etmek için ayarlar.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Müşteri hizmetleri, sık güncel ürün politikasını cevaplamak ve RAG'nin birçok doğru örnek olduğunda değerlendirilmesi gerekir; örnekler her zaman belirli bir müşterinin performansını temsil etmez ve gerçek sonuçlar, kendi iş hacmi ile birlikte doğrulanmış olmalıdır, örnekleme sistemi ve sorumluluk sınırları içinde değerlendirilir.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Daha sık değiştiren iş gerçekleri inceleyeceğiz.

Eğitim setleri ve test kombinasyonları, bu da etkileri zayıf görünüyor

Temel model yükseltmesinin ardından malvarlığın iyileştirilmesi yeniden değerlendirmeli

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Temel olarak, RAG ve iyi amaçlı programları aynı stand-alone görevi ile kayıt hedef göstergeleri, ciddi hataları, alıntılar, gecikmeler ve maliyetler.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar