Bu makale taslak içeriktir — blog yapısını göstermek için yayınlanmış bir yer tutucudur. Nihai editoryal içerik yakında yayında olacak.
Etkileyici bir yapay zekâ demosu ile bir işletmenin güvenebileceği bir sistem arasındaki fark büyüktür — ve bu fark nadiren daha büyük bir modelle kapanır. Bu fark geri getirme (retrieval), değerlendirme ve koruma mekanizmalarıyla kapanır.
Karardan başlayın
Herhangi bir model seçilmeden önce, yapay zekânın desteklemesi gereken kararı ve iyi bir yanıtın kriterlerini tanımlarız. Bu tanım, sonraki her değişikliğin ölçüleceği yardımcı ölçüt olan değerlendirme kümesine dönüşür.
Modeli verinize dayandırın
Geri getirme destekli üretim (RAG), yanıtları kendi belgelerinize ve sistemlerinize sabitler. Model akıl yürütür; verileriniz gerçekleri sağlar. Emin bir tahmini kaynağa dayalı bir yanıta dönüştüren de budur.
- Düzenlenmiş, yetkilendirilmiş bilgi kaynakları
- Kullanıcıların gerçekte sorduğu sorulara göre ayarlanmış geri getirme
- Her yanıtın izlenebilmesi için kaynak gösterimi
Sürekli ölçün
Üretimdeki yapay zekâ, ölçümle birlikte devreye alınır. Doğruluğu değerlendirme kümesine göre takip eder, sapmaları izler ve sistemin ne söyleyip yapabileceğinin sınırlarını koruma mekanizmalarıyla belirleriz.
Sonuç, kusursuz olduğu için değil, performansını tam olarak görüp iyileştirebildiğiniz için müşterilerinizin ve çalışanlarınızın önüne koyabileceğiniz bir yapay zekâdır.