Membina dengan Sistem AI

• Pilih seni bina berdasarkan keperluan tugasan dan bukti.
• Nilai kualiti, kependaman, kos, dan keselamatan bersama-sama.
• Reka bentuk pemantauan dan tindak balas insiden sebelum pelancaran.

Disyorkan dahulu: Asas AI, Pengguna AI Bertanggungjawab

1. 1

   Sistem model bahasa

   Keputusan: Alasan tentang token, konteks, penjanaan, dan pertukaran model.

   Latihan: Bandingkan dua pilihan model menggunakan kualiti, kependaman, konteks, privasi, dan kos.

   Mekanisme model bahasaModel, inferens, dan hadKos model dan pertukaran operasi
   ChatGPT & LLM →Model AI Diterangkan →Inferens AI →
2. 2

   Pembumian dengan pengambilan semula

   Keputusan: Ketahui bila dan bagaimana pengambilan boleh meningkatkan akses bukti.

   Latihan: Reka set ujian pengambilan dengan keperluan jawapan dan sitasi.

   Penjanaan penambahan semulaPengesahan sumber dan tuntutan
   Kualiti Pendapatan →Pangkalan Data Vektor →Penyisipan →
3. 3

   Ejen dan alat

   Keputusan: Terikat sistem berbilang langkah dengan kebenaran dan titik semak.

   Latihan: Tulis model kebenaran ejen dan laluan pemulihan kegagalan.

   Ejen, alat, dan tugasan jangka panjangSempadan automasi dan perlindunganKeselamatan AI dan risiko penyalahgunaan
   Ejen AI →Automasi Aliran Kerja AI →
4. 4

   Penilaian dan operasi

   Keputusan: Ukur prestasi sistem sebelum dan selepas penyebaran.

   Latihan: Cipta suite penilaian yang merangkumi kualiti, penolakan, kependaman, kos, dan regresi.

   Penilaian dan penanda aras literasiMetrik kejayaan dan pemantauanTindak balas insiden AIReka bentuk eksperimen dan perintis
   Penanda Aras AI →Keselamatan AI →