Saha notları · Konu
Veri ve modeller.
Bir yapay zeka sisteminin yanıtları, dayandığı verinin ve seçilen modelin kalitesini aşamaz. Bu notlar belgelerden yanıt üretmeyi, yetkileri, model seçimini ve kalitenin kendi örneklerinizle nasıl ölçüleceğini anlatır.
9 not
Bu konudaki notlar
-
İş ekipleri için RAG: yapay zeka belgelerinizden nasıl yanıt verir?
Erişimle zenginleştirilmiş üretim (RAG) modelden çok kütüphaneyle ilgilidir: hangi belgeler onaylı, kim neyi görebilir, bilgi nasıl bulunur ve her yanıt kaynağını nasıl gösterir. Kalite sorunlarının çoğu da burada başlar.
-
RAG mi, ince ayar mı: kullanım senaryonuz hangisini gerektiriyor?
Bilgi erişimi modele kaynak gösterebileceği ve her gün güncelleyebileceğiniz bilgiyi verir; ince ayar ise modelin davranışını değiştirir. Çoğu kurumsal bilgi probleminde önce bilgi erişimi gerekir; ince ayar ancak değerlendirme, promptların kapatamadığı bir açık gösterdiğinde gündeme gelir.
-
Kendi modelinizi mi çalıştırmalı, bir API mi kullanmalı: nasıl karar verilir?
Açık ağırlıklı bir modeli kendi sunucularınızda çalıştırmak; veri altyapınızdan çıkmamalıysa, hacim yüksek ve düzenliyse ya da değişimi kontrol etmeniz gerekiyorsa mantıklıdır. Bedeli işletme yüküdür. Kararı ilkesel olarak şirket bazında değil, değerlendirme setiyle iş akışı bazında verin.
-
Yapay zeka destekli bilgi erişiminde anahtar kelime araması neden hâlâ önemli?
Vektör araması anlamı bulur; anahtar kelime araması ise parça ve fatura numaraları, hukuki terimler ve isimler gibi kesin ifadeleri. İş soruları ikisine de, üstüne yeniden sıralamaya ihtiyaç duyar. Türkçedeki kelime biçimleri anahtar kelime tarafını hem zorlaştırır hem önemli kılar.
-
Yapay zeka asistanı kimin neyi görebileceğini nasıl gözetir?
Asistan hiçbir zaman yetkilerinizi aşmanın bir yolu olmamalı. Kaynak sistemin yetki kurallarını arama anında uygulayın, bu kuralları senkron tutun ve erişimini yeni kaybetmiş kişiler dahil gerçek rollerle test edin.
-
Değerlendirme seti şablonu: sütunlar, etiketler ve puanlama ölçütü.
Bir değerlendirme setinin arkasındaki çalışma tablosu: başlangıç için sütunlar, etiket listeleri, puanlama ölçütü ifadeleri ve bölümler. Bir ekip bu tabloyu bir öğleden sonrada kurabilir. Notta bir iade iş akışından ve bir politika asistanından doldurulmuş satırlar da var.
-
Bir yapay zekanın başka bir yapay zekanın yanıtlarını puanlamasına ne zaman güvenilir?
Otomatik puanlama, değerlendirmeyi her değişiklikte çalıştırılabilecek kadar ucuzlatır; ama puanlayıcı model de doğrulanması gereken bir sistemdir. Dar evet/hayır kontrolleri kullanın, puanlayıcıyı insanlarla kalibre edin, bilinen yanlılıkları izleyin ve yüksek riskli vakaları insanlarda tutun.
-
Veritabanınıza gündelik dille soru sormak: doğal dilden SQL üretimi nerede işe yarar?
Doğal dilden SQL üretimi, iş tanımları ve salt okunur erişimle belgelenmiş küçük bir düzenlenmiş görünüm kümesinde çalışır; ham ERP tablolarına yöneltildiğinde kendinden emin ama yanlış sayılar üretir. Her yanıtın arkasındaki sorguyu ve veriyi gösterin.
-
Kişisel veriyi bir dil modeline ulaşmadan maskelemek.
Maskeleme model sağlayıcının gördüğünü azaltır ama anonimleştirme değildir ve sessizce başarısız olur. Tespiti yerelde yapın, yanıtın ihtiyaç duyduğu yerde geri çevrilebilir yer tutucular kullanın, tespiti kendi veri biçimlerinizde test edin ve maskelemeyi gizlilik planının tamamı saymayın.