Κατασκευή με συστήματα AI

• Επιλέξτε μια αρχιτεκτονική με βάση τις ανάγκες εργασιών και αποδεικτικών στοιχείων.
• Αξιολογήστε την ποιότητα, την καθυστέρηση, το κόστος και την ασφάλεια μαζί.
• Σχεδιάστε την παρακολούθηση και την απόκριση συμβάντων πριν από την εκτόξευση.

Συνιστάται πρώτα: Θεμέλια AI, Υπεύθυνος χρήστης AI

1. 1

   Συστήματα γλωσσικών μοντέλων

   Αποτέλεσμα: Λόγος σχετικά με τα διακριτικά, το πλαίσιο, τη δημιουργία και τις ανταλλαγές μοντέλων.

   Πρακτική: Συγκρίνετε δύο επιλογές μοντέλου χρησιμοποιώντας την ποιότητα, τον λανθάνοντα χρόνο, το περιβάλλον, την προστασία προσωπικών δεδομένων και το κόστος.

   Μηχανική γλώσσας-μοντέλουΜοντέλα, συμπεράσματα και περιορισμοίΚόστος μοντέλου και λειτουργικοί συμβιβασμοί
   ChatGPT και LLM →Επεξήγηση μοντέλων AI →Συμπέρασμα AI →
2. 2

   Γείωση με ανάκτηση

   Αποτέλεσμα: Μάθετε πότε και πώς η ανάκτηση μπορεί να βελτιώσει την πρόσβαση σε αποδεικτικά στοιχεία.

   Πρακτική: Σχεδιάστε ένα σετ δοκιμών ανάκτησης με απαιτήσεις απαντήσεων και παραπομπών.

   Αυξημένη γενιά ανάκτησηςΕπαλήθευση πηγής και αξίωσης
   Ποιότητα ανάκτησης →Vector βάσεις δεδομένων →Ενσωματώσεις →
3. 3

   Πράκτορες και εργαλεία

   Αποτέλεσμα: Συνδεδεμένα συστήματα πολλαπλών βημάτων με δικαιώματα και σημεία ελέγχου.

   Πρακτική: Γράψτε ένα μοντέλο δικαιωμάτων εκπροσώπου και μια διαδρομή αποκατάστασης αποτυχίας.

   Πράκτορες, εργαλεία και μακροχρόνιες εργασίεςΌρια αυτοματισμού και διασφαλίσειςΑσφάλεια AI και κίνδυνος κακής χρήσης
   Πράκτορες AI →Αυτοματισμός ροής εργασίας AI →
4. 4

   Αξιολόγηση και λειτουργίες

   Αποτέλεσμα: Μετρήστε την απόδοση του συστήματος πριν και μετά την ανάπτυξη.

   Πρακτική: Δημιουργήστε μια σουίτα αξιολόγησης που καλύπτει την ποιότητα, την άρνηση, την καθυστέρηση, το κόστος και τις παλινδρομήσεις.

   Αλφαβητισμός αξιολόγησης και συγκριτικής αξιολόγησηςΜετρήσεις επιτυχίας και παρακολούθησηΑπόκριση σε περιστατικά AIΠειραματικός και πιλοτικός σχεδιασμός
   Σημεία αναφοράς AI →AI Ασφάλεια →