SERVICES
Wyszukiwanie wiedzy i RAG
Krótko przedstawiamy temat „Wyszukiwanie wiedzy i RAG”, jego związek z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, kryteria oceny oraz warunki wymagające potwierdzenia.
1 z 1: Wyszukiwanie wiedzy i RAG
Konwersacyjna generatywna AI
Wyszukiwanie wiedzy i RAG
Krótko przedstawiamy temat „Wyszukiwanie wiedzy i RAG”, jego związek z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, kryteria oceny oraz warunki wymagające potwierdzenia.
Zagadnienie do rozważenia
W sekcji „Wyszukiwanie wiedzy i RAG” nie przesądzamy z góry rozwiązania; najpierw ustalamy, czy problem dotyczy użytkowników, procesów czy warstwy twórczej. Zachowujemy powiązanie z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, aby można było sprawdzić uzasadnienie decyzji.
Sposoby użycia
W sekcji „Wyszukiwanie wiedzy i RAG” rozróżniamy użytkowników, osoby decyzyjne i operatorów oraz określamy informacje i działania potrzebne każdej z tych grup. Zachowujemy powiązanie z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, aby można było sprawdzić uzasadnienie decyzji.
Podejście do rezultatów
W sekcji „Wyszukiwanie wiedzy i RAG” łączymy wymagania, prototypy, rezultaty produkcji i materiały eksploatacyjne odpowiednio do celu. Zachowujemy powiązanie z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, aby można było sprawdzić uzasadnienie decyzji.
Sposób realizacji
W sekcji „Wyszukiwanie wiedzy i RAG” przyjmujemy etapowe podejście: zaczynamy od małej próby i wykorzystujemy wyniki przeglądu przy kolejnej decyzji. Zachowujemy powiązanie z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, aby można było sprawdzić uzasadnienie decyzji.
Jakość i prawa
W sekcji „Wyszukiwanie wiedzy i RAG” ludzie weryfikują źródła, prawa, poprawność, bezpieczeństwo i dostępność według kryteriów właściwych dla danego zastosowania. Zachowujemy powiązanie z obszarem „Konwersacyjna generatywna AI”, aby można było sprawdzić uzasadnienie decyzji.