A geração de geração RAG (Diress upuncied) é a mais recente maneira de melhorar o LLMS da maneira mais eficaz, combinando energia reprodutiva e a restauração de dados em tempo real. O RAG permite que o programa fornecido pela IA produza conteúdo direto e apropriado e seja criptografado pelos dados e, assim, dê -lhes uma vantagem no LLMS puro.
O desempenho do RAG é um meio perfeito, contendo planejamento de dados, bons reparos de modelos e engenharia rápida. Este artigo passa por essas partes profundamente para obter uma compreensão focada nos negócios de como essas partes podem melhorar Modelos de IA da empresa.
Melhorando os melhores dados operacionais da IA
- Limpeza e edição de dados: Os detalhes devem ser limpos regularmente antes do uso útil para remover erros, duplicar e componentes. Tomemos, por exemplo, a IA de suporte ao cliente. A IA deve fazer referência apenas a uma FAQ direta e de tempo para que não revele as informações expiradas.
- Domínio Judghe O desempenho pode ser desenvolvido injetando detalhes especiais projetados para domínios específicos. Parte do sucesso está injetando revistas médicas e relatórios de pacientes (em consideração a privacidade apropriada) no setor de saúde da IA para permitir que a IA da saúde forneça respostas de informações.
- Uso de metadados: Os metadados usados podem incluir informações como registro de data e hora, autor e indicações; Fazer isso é útil ao retornar ao contexto. Por exemplo, a AI vê ao enviar um tema jornalal e isso pode assinar que as informações mais detalhadas, para que você esteja próximo.
Preparação de dados de pano
- Coleta de dados: Até que este seja a etapa mais básica, na coleta ou importação de novos dados para um modelo especial nos itens atuais. Por exemplo, ai cauteloso para prever o clima deve sempre coletar dados e tempo a partir de informações meteorológicas para o Curn Volur.
- Limpeza de dados: Pense em informações maduras em. É preciso uma olhada antes da remoção de erros, não conformidade ou outras histórias. Isso pode incluir atividades como a partição certa dos artigos altos em seções curtas que permitirão que a IA se concentre apenas nas partes apropriadas durante as circunstâncias.
- Informações da instalação: Quando os dados se forem para todo o processo de limpeza, serão agendados para um pedaço fino para toda a coroa sem limitar os defeitos no treinamento do modelo. Todos os emissores devem ser adequadamente reduzidos em alguns parágrafos ou o benefício de outros resumos.
- Descrição dos dados: O processo enganoso que inclui rótulo ou indicador de dados adiciona um novo trote para melhorar o IA AWI informal sobre uma questão de IA. Isso deve permitir uma análise do atendimento eficaz do cliente para o feedback do cliente é governado por aplicativos práticos do texto ao escrever sobre sentimentos e sentimentos familiares.
- Processos de controle de qualidade: Os processos de controle de qualidade devem identificar as verificações de alta qualidade para obter dados de qualidade apenas para acessar os procedimentos de treinamento e retorno de treinamento. Isso pode incluir testes com duas mãos ou formalmente flexível e precisão.
Personalize o ILLMS para atividades específicas
Fazer suas probabilidades são uma variedade de configurações na IA para aumentar a eficiência do modelo na execução de determinadas funções ou no ar de fazer indústrias específicas. Esse costume exemplar pode ajudar a aumentar a potência do modelo de padrão.
- Bons modelos de resgate: Boa ordem treinando o modelo em conjuntos de dados fornecidos ao poder de entender as reuniões de domínio. Por exemplo, a empresa jurídica pode selecionar esse modelo de IA para excluir os contratos com precisão depois, porque vários documentos oficiais já serão passados.
- Atualizando a atualização de dados: Você deseja garantir que as fontes de dados do modelo estejam localizadas, e isso eventualmente corresponde aos tópicos de. Ou seja, a IA da IA da IA deve sempre renovar seus detalhes para manter preços de até 60 minutos.
- Alterações relacionadas ao trabalho: Alguns modelos estão incluídos em determinadas funções capazes de alterar ou os recursos de ambas as áreas e os parâmetros são um bom trabalhador. A análise da análise pode ser alterada, por exemplo, para ver certas terminologias ou frases específicas no setor.
Complemento modeladamente de trapos de modelos de trava
A engenharia DMPT pode ser entendida como um método de fabricação que você precisa é usado imediatamente. Pense nisso como planeja produzir seu próprio LLM para produzir o resultado desejado e saber como pastar nos modelos de trapos:
- Especificado e especificado direto: O prompt de clearrase produz uma resposta melhor. Em vez de perguntar: “Conte -me sobre tecnologia”, pode ajudar a perguntar: “Qual é o último avanço na tecnologia de smartphones?”
- O desenvolvimento iterativo de compliki: Um refinamento progressivo do temporário de acordo com a resposta à sua operação. Por exemplo, se os usuários encontrarem respostas para a tecnologia, eles podem ser alterados rapidamente para solicitar um significado simples.
- Termos de promoção do conteúdo: A recreação pode ser sensível ao contexto, além das expectativas dos usuários. Por exemplo, você usaria as preferências do usuário ou interações anteriores na altura, que produz resultados pessoais pessoais.
- Planejando motivar em ordem lógica: O planejamento estimula o risco de sequência razoável
Informações importantes. Por exemplo, quando uma pessoa pergunta a história, seria melhor dizer: “O que aconteceu?” Antes de continuar perguntando: “Por que era importante?”
Agora são o que você pode obter bons resultados de programas de trava
Sempre analisando os tubos: de acordo com um sistema de avaliação ajudará o RAG a manter seu rastreamento de qualidade posteriormente, ou seja, sempre atualizando que os retornos e as gerações de pano são eficazes. Em suma, encontrar o quão seguro é a IA questões sobre diferentes circunstâncias.
Digite a resposta de feedback do usuário: a resposta do usuário permite melhorias constantes no que o plano deve fornecer. Essa resposta também permitiu ao usuário relatar materiais que precisam ser zelosos.
