Apabila rakan sekerja bertanya tentang spesifikasi produk atau peraturan operasi, jawapan perlu sepadan dengan dokumen yang masih berkuat kuasa. Perancangan pangkalan pengetahuan boleh bermula dengan set bahan yang versinya jelas dan mempunyai pemilik. Urus sumber, kebenaran dan kemas kini dahulu sebelum menentukan cara carian dan penyusunan jawapan.
Siapa yang sesuai dan bila perlu bermula
Nilai keperluan pengetahuan apabila dokumen berselerak, kakitangan berpengalaman kerap menjawab soalan yang sama atau carian sedia ada tidak menemui syarat dalam dokumen panjang. Fasa pertama boleh dihadkan kepada satu jabatan dan koleksi dokumen tertentu; mengumpulkan semua fail terlebih dahulu mungkin mendedahkan isu kebenaran dan versi yang belum selesai.
Jurang lazim dalam carian pengetahuan
Spesifikasi lama dan baharu, kesilapan OCR serta jadual yang kehilangan hubungan baris dan lajur boleh menjejaskan jawapan. Dokumen yang sah juga mungkin tidak terpakai kepada model atau tarikh semasa. Pautan petikan tetap perlu disemak untuk memastikan kandungannya menyokong keseluruhan jawapan.
Nilai carian, penjanaan dan kebenaran secara berasingan
RAG mendapatkan kandungan berkaitan dan memberikannya kepada model untuk menyusun jawapan. Ini cara menggunakan maklumat luaran dan berbeza daripada penalaan halus parameter model. Panduan awam Microsoft turut menyenaraikan kerelevanan carian dan kawalan akses sebagai pertimbangan pelaksanaan.
Ujian perlu membezakan “tidak ditemui”, “maklumat lama ditemui” dan “ditemui tetapi disalah tafsir”. Kod produk mungkin memerlukan padanan tepat, manakala dokumen panjang memerlukan konteks bahagian dan syarat batasan. Pilih pendekatan berdasarkan hasil bagi soalan yang mewakili penggunaan sebenar.
Kebenaran data sedia ada perlu dikekalkan dalam carian, petikan dan sejarah perbualan. Tentukan juga cara indeks dan salinan dikemas kini apabila pekerja bertukar peranan atau dokumen ditarik balik atau tamat tempoh; arahan prompt sahaja tidak mencukupi untuk menjaga kerahsiaan.
Urutan kerja yang dicadangkan
- Kumpulkan soalan lazim pengguna dan kenal pasti sumber sah serta pemilik kandungan bagi setiap soalan.
- Senaraikan versi, klasifikasi, peranan pembaca dan kaedah kemas kini; tetapkan tindak balas apabila maklumat tiada atau bercanggah.
- Uji carian dan jawapan dengan soalan yang boleh dijawab, memerlukan penjelasan, tiada jawapan atau melebihi akses pengguna.
- Latih proses menambah, menyemak semula dan menarik balik dokumen, lalu rekodkan ujian kualiti semula dan pengendalian pengecualian.
Persediaan dan hasil yang mungkin
Sediakan sampel dokumen yang dibenarkan, soalan lazim dan jawapan jangkaan, kebenaran peranan serta tarikh kuat kuasa data. Hasil yang mungkin termasuk inventori pengetahuan, spesifikasi klasifikasi dan akses, set soalan ujian, rekod jurang dan arahan penyelenggaraan.
Tempoh dan kos
Kualiti imbasan, kerumitan jadual, sumber data, tahap kebenaran dan kekerapan kemas kini lebih menggambarkan usaha berbanding bilangan fail sahaja. Anggarkan pembersihan data, pelaksanaan, penggunaan carian dan model, storan serta penyelenggaraan secara berasingan.
Soalan lazim
Bolehkah kami mencuba sebelum semua dokumen disusun?
Mulakan dengan satu set dokumen sah yang mempunyai pemilik. Rekodkan maklumat yang tiada atau bercanggah secara berasingan dan nyatakan dengan jelas perkara yang boleh dijawab oleh percubaan itu.
Adakah petikan sumber menghalang jawapan salah?
Sistem masih mungkin menggunakan versi lama, tertinggal syarat atau memberikan sokongan petikan yang tidak mencukupi. Semasa penerimaan, bandingkan setiap jawapan dengan sumber asal dan semak sama ada pengguna dibenarkan membuka bahan tersebut.
Adakah pembekal akan menggunakan data kami untuk melatih model?
Sahkan berdasarkan perkhidmatan, pelan, tetapan dan kontrak sebenar. RAG ialah kaedah aplikasi dan tidak dengan sendirinya menjamin lokasi penyimpanan atau penggunaan latihan.
Bolehkah sistem turut mengubah rekod ERP?
Carian pengetahuan dan tindakan perniagaan ialah skop berbeza. Penulisan balik memerlukan semakan berasingan terhadap antara muka, identiti, pengesahan medan dan kelulusan; lihat perkhidmatan integrasi sistem untuk perancangan berkaitan.
Rujukan rasmi
Sumber ini menyokong kaedah dan skop. Proses serta hasil yang dinyatakan ialah cadangan untuk perbincangan projek.
Kembali ke gambaran keseluruhan AI perusahaan | Hubungi Kaiteng International