Alat dan produk kecerdasan buatan
Kami mengembangkan alat kecerdasan buatan dan fitur produk digital. Kami mengubah jawaban model yang baik menjadi alur kerja dengan pemeriksaan kualitas, biaya yang jelas, dan kemampuan tim Anda untuk terus memperbaiki alat.
Kami mengembangkan alat kecerdasan buatan untuk mengolah materi, mencari informasi, dan menyusun jawaban. Kami menguji kualitas dengan contoh Anda dan menunjukkan kepada tim cara menilai hasilnya.
Menetapkan kebutuhan
Bersama ahli Anda, kami menentukan jawaban yang berguna dan kesalahan yang tidak dapat diterima. Kami memilih tugas dan menyepakati data yang boleh digunakan.
- Dari Anda
- Contoh anonim, keterlibatan ahli, dan aturan pengelolaan data
- Hasil tahap
- Tugas, persyaratan hasil, dan data yang diizinkan
Menguji dengan contoh
Kami mencoba pendekatan yang dipilih pada kasus nyata. Kami menilai kesalahan, biaya pemrosesan, dan banyaknya pemeriksaan yang masih perlu dilakukan manusia.
- Dari Anda
- Contoh jawaban yang tepat dan keliru serta keterlibatan ahli
- Hasil tahap
- Hasil pengujian dan perkiraan biaya
Memasukkan alat ke alur kerja
Kami menghubungkan data dan antarmuka dengan proses kerja. Kami menyediakan pemeriksaan manusia serta penanganan saat informasi tidak cukup untuk menjawab.
- Dari Anda
- Akses, data yang diizinkan, dan aturan pemeriksaan jawaban
- Hasil tahap
- Alat yang berfungsi beserta pengaturan dan penjelasan keterbatasannya
Menyerahkan dan melatih
Kami menunjukkan cara menguji tugas baru dan menilai perubahan model atau pengaturan. Contoh pengujian diserahkan bersama alatnya.
- Dari Anda
- Karyawan yang akan bertanggung jawab atas alat
- Hasil tahap
- Kode sumber, pengaturan, contoh pengujian, dan petunjuk pemeriksaan
Kualitas ditentukan oleh tugas Anda
Kami mulai dengan menggambarkan hasil yang dapat dipakai ahli dalam pekerjaannya. Bersama-sama, kami menentukan apa yang harus diperiksa, kesalahan mana yang mengubah makna jawaban, dan bagaimana mengetahui bahwa tugas selesai.
Kami mengumpulkan contoh dari orang yang memahami pekerjaan tersebut dan mengubah pengalaman mereka menjadi kriteria kualitas. Kriteria ini menjadi dasar rancangan alat dan pengujian versi berikutnya.
Perbedaan penting dapat diuji
Kami memeriksa apakah sumber yang dikutip mendukung kesimpulan dan apakah draf yang dibuat membantu menyelesaikan tugas. Jika informasinya kurang, alat harus menunjukkan dengan jelas apa yang belum tersedia.
Kami menguji pendekatan pada kumpulan tugas yang disepakati, termasuk kasus yang ambigu. Hasilnya membantu menentukan apa yang siap dipakai, kapan manusia perlu terlibat, dan apa yang membutuhkan solusi lain.
Apa yang mendukung jawaban?
Tiga contoh latihan pencarian dokumen. Pilih kondisinya dan periksa kriteria jawaban.
Jawaban didasarkan pada sumber yang dapat diakses
Diperlukan tautan ke dokumen dan kesimpulan yang sesuai dengan informasi yang ditemukan. Tautan saja tidak membuktikan kualitas jawaban.
Alat menunjukkan bagian yang belum diketahui
Alat menyampaikan data yang kurang. Cara memperjelas pertanyaan atau melibatkan ahli bergantung pada alur kerja; dugaan tidak boleh disajikan sebagai fakta yang ditemukan.
Jawaban tidak membocorkan informasi terbatas
Kami memeriksa hak akses dan mengecualikan data yang tidak tersedia. Antarmuka tidak boleh mengungkap nama atau keberadaan dokumen terbatas jika informasi itu sendiri bersifat rahasia.
Perbedaan ini harus masuk ke rangkaian pengujian. Dengan begitu, tim dapat menilai jawaban untuk pertanyaan biasa, sulit, dan ambigu.
| Situasi | Tindakan yang diharapkan |
|---|---|
| Sumber yang sesuai ditemukan | Jawaban dengan tautan ke dokumen |
| Tidak ada jawaban dalam sumber | Sampaikan bahwa informasi belum cukup |
| Karyawan tidak dapat mengakses dokumen | Jawaban tanpa informasi yang dibatasi |
Menempatkan hasil dalam pekerjaan nyata
Kami merancang peran ahli sebagai bagian dari alat. Ahli perlu memahami asal informasi, apa yang harus diperiksa, cara memperbaiki hasil, dan langkah selanjutnya.
Kami menyepakati akses sumber dan aturan penanganan data. Kami menentukan informasi yang boleh dikirim ke layanan luar dan yang harus tetap di dalam perusahaan. Aturan ini memengaruhi pilihan model, penyimpanan, dan antarmuka.
Perbaikan dapat menjadi pengetahuan
Penggunaan alat akan menghasilkan pengamatan baru. Perbaikan yang terus berulang mungkin menandakan masalah pada materi sumber, aturan yang kurang tepat, atau batas pendekatan yang dipilih. Kami menelaah kasus ini dan menambahkan yang penting ke rangkaian pengujian.
Dengan begitu, pengalaman ahli tidak hilang setelah satu jawaban diperbaiki. Tim semakin memahami hasil yang dibutuhkan dan memiliki dasar untuk perubahan berikutnya.
Membandingkan biaya hingga hasil diterima
Kami menghitung pemrosesan, percobaan ulang, dan waktu ahli sampai tersedia hasil yang dapat digunakan. Dengan cara ini, biaya penuh penggunaan berbagai model dapat dibandingkan.
Saat model diganti, kami mengulang pengujian berdasarkan kriteria tersimpan dan menilai apakah perpindahan tersebut layak. Kami memeriksa integrasi dan format data untuk memperkirakan pekerjaan serta biaya migrasi.
Menyerahkan cara meningkatkan kualitas
Bersama ahli yang bertanggung jawab, kami membahas penilaian hasil, penambahan kasus pengujian, dan tindakan saat kualitas menurun. Pengaturan, integrasi, kode sumber, kriteria, dan bahan uji tetap berada di tangan tim.
Kami mencatat ketentuan penyedia model eksternal dan materi yang dikirimkan. Anda tetap memiliki kode sumber alat, pengaturan, serta kriteria tugas untuk memilih dan menguji alternatif berikutnya.
Versi berikutnya tidak dimulai dari awal
Anda dapat memperluas tugas, meninjau aturan, dan mencoba model lain dengan contoh yang telah dikumpulkan. Versi baru harus menunjukkan pekerjaan mana yang dilakukan lebih baik dan apa yang berubah bagi ahli.
Bersama produk, kami menyerahkan cara untuk terus menguji dan meningkatkan kualitas pada tugas tim Anda.
Apa yang dapat dikerjakan
Pencarian basis pengetahuan
Jawaban dengan rujukan ke sumber yang dapat diakses karyawan.
Asisten ahli
Draf dokumen berdasarkan materi sumber.
Pengolahan dokumen
Ekstraksi kolom data dan antrean kasus yang perlu ditinjau.
Analisis pertanyaan masuk
Topik, masalah berulang, dan pertanyaan bagi tim produk.
Bagaimana pekerjaan diatur
Menetapkan kebutuhan
Bersama ahli Anda, kami menentukan jawaban yang berguna dan kesalahan yang tidak dapat diterima. Kami memilih tugas dan menyepakati data yang boleh digunakan.
- Dari Anda
- Contoh anonim, keterlibatan ahli, dan aturan pengelolaan data
- Hasil tahap
- Tugas, persyaratan hasil, dan data yang diizinkan
Menguji dengan contoh
Kami mencoba pendekatan yang dipilih pada kasus nyata. Kami menilai kesalahan, biaya pemrosesan, dan banyaknya pemeriksaan yang masih perlu dilakukan manusia.
- Dari Anda
- Contoh jawaban yang tepat dan keliru serta keterlibatan ahli
- Hasil tahap
- Hasil pengujian dan perkiraan biaya
Memasukkan alat ke alur kerja
Kami menghubungkan data dan antarmuka dengan proses kerja. Kami menyediakan pemeriksaan manusia serta penanganan saat informasi tidak cukup untuk menjawab.
- Dari Anda
- Akses, data yang diizinkan, dan aturan pemeriksaan jawaban
- Hasil tahap
- Alat yang berfungsi beserta pengaturan dan penjelasan keterbatasannya
Menyerahkan dan melatih
Kami menunjukkan cara menguji tugas baru dan menilai perubahan model atau pengaturan. Contoh pengujian diserahkan bersama alatnya.
- Dari Anda
- Karyawan yang akan bertanggung jawab atas alat
- Hasil tahap
- Kode sumber, pengaturan, contoh pengujian, dan petunjuk pemeriksaan
Apa yang kami periksa
Hak akses karyawan
Kami memeriksa jawaban sesuai akses ke sumbernya.
Lokasi data
Kami memilih model dan penyimpanan sesuai aturan perusahaan.
Biaya penuh
Kami menghitung pemrosesan, percobaan ulang, dan pemeriksaan manual.
Apa yang kami serahkan
- Berkas sumber dan repositori proyek
- Akses dan daftar integrasi eksternal
- Petunjuk pembaruan dan pemulihan
- Dokumen hak dan lisensi yang digunakan
- Contoh pengujian, kriteria kualitas, dan aturan keterlibatan manusia.
Tugas apa yang ingin Anda serahkan kepada kecerdasan buatan?
Bagikan data masukan anonim, contoh hasil yang sesuai, atau eksperimen Anda. Kita akan membahas kriteria kualitas, batasan data, dan bagian pekerjaan yang perlu dimulai lebih dahulu.
Setelah menyepakati pekerjaan
- Contoh anonim data masukan
- Contoh hasil yang sesuai dan yang keliru
- Ahli penanggung jawab dan batasan pengelolaan data
Periksa jawaban Anda
Brief ini terlalu panjang untuk tautan Telegram. Lanjutkan melalui bot dan isi jawaban lainnya di sana.
Salin teks lengkap atau lampirkan berkas yang diunduh ke email.
Penyimpanan tidak tersedia di peramban ini. Jawaban tetap tersedia selama halaman terbuka.