Bắt đầu từ quyết định, không phải mô hình
Viết ra quyết định người dùng đang cố đưa ra, bằng chứng họ cần và điều gì xảy ra khi câu trả lời sai. Nếu câu trả lời không thể kiểm tra hoặc chi phí sai quá cao, một giao diện khác — hoặc quy trình con người — có thể là giải pháp đúng.
Truy xuất trước khi sinh câu trả lời
Phần lớn bài toán AI doanh nghiệp là bài toán truy xuất: chính sách, ghi chú sản phẩm hoặc ca lịch sử đúng không nằm trước mặt người dùng. RAG chỉ hữu ích khi nguồn, phiên bản và quyền truy cập rõ ràng. Cải thiện truy xuất thường giúp câu trả lời tốt hơn là đổi mô hình.
- Nguồn nào được duyệt, còn hiệu lực và có người sở hữu?
- Hệ thống có hiển thị đoạn nguồn hỗ trợ câu trả lời không?
- Người hỏi có quyền xem đoạn nguồn đó không?
- Khi không tìm thấy nguồn thì hệ thống làm gì?
Đánh giá là một phần của sản phẩm
Bộ đánh giá cần câu hỏi có đáp án đã biết, câu hỏi mơ hồ và câu hỏi không có đáp án trong dữ liệu. Đo truy xuất tách khỏi đo sinh câu trả lời, rồi rà soát mẫu bằng tay. Một hệ thống nói “không đủ căn cứ” thường hữu ích hơn hệ thống luôn trả lời.
Phân quyền và ranh giới dữ liệu
Hệ thống truy xuất doanh nghiệp phải lọc theo vai trò, nguồn và tenant trước khi nội dung đến mô hình. Log, thời hạn lưu và xóa dữ liệu cần người sở hữu. Một demo chạy trên hai mươi tài liệu không chứng minh hệ thống xử lý được tài liệu thay đổi mỗi ngày hoặc các phòng ban không được xem dữ liệu của nhau.
Chi phí, độ trễ và lỗi
- Đo chi phí mỗi yêu cầu ở kích thước ngữ cảnh thực tế, không chỉ trong prototype.
- Đặt ngân sách độ trễ và phương án dự phòng khi mô hình không khả dụng.
- Theo dõi tỷ lệ câu trả lời phải chuyển cho con người.
- Ghi lỗi theo loại để cải thiện dữ liệu, truy xuất hoặc prompt.
Xem dịch vụ tích hợp AI, RAG cho dữ liệu doanh nghiệp hoặc trao đổi dự án.