你的情况
这项服务是为谁提供的？
- 团队重新搜索文档中的答案
- 我们需要分类一个大数据流。
- 生成场景需要控制事实和权利
我们团队的任务
我们决定的是什么
- 减少信息的搜索和处理
- 自动化有限的智能脚本
- 管理应对的质量和风险
服务构成
我们所要做的事
我们了解了你的业务、数据和项目限制,然后澄清了工作的构成。
- 01
对AI设想方案是否合适的评估
- 02
编制数据和查阅权
- 03
选择模型和架构
- 04
界面、工具和集成
- 05
测试工具箱和质量评估
- 06
后勤、监督和人员流动
服务逻辑
你的任务。总体结果。
我们把任务,工作的构成,结果的衡量联系起来,你们明白为什么需要每个步骤.
明确行动方针
我们怎么到那里。
我们将与你们协调工作顺序、核查要点和反馈格式。
- 01
标准
我们确定有用的结果和错误的代价。
- 02
数据
我们检查来源、质量、权利和敏感性。
- 03
原型
我们比较了实际测试样本上的方法。
- 04
轮廓
我们设计了各种限制、工具和人类的作用。
- 05
整合
我们把应用程序建在工作流程中。
- 06
Evaluation
我们定期测量质量和分析错误。
以你的队伍为怀
你得到什么
- 01AI设想情景和风险说明
- 02原型和评价套
- 03工作附件
- 04集成
- 05质量控制规则
结果的透明度
我们的衡量
- 01测试样本的质量
- 02任务完成时间
- 03升级到人员的比例
- 04处理费用
我们根据你的目标和可用性选择指标,并在我们开始之前就报告达成一致。
任务更多
任务范围内的助理
AI助手首先选择概率模型可以接受的操作和需要人类确认的行动,我们确定知识的来源,访问权和正确响应的标准,在执行之前,我们测试典型和复杂的询问的原型,重要的是,在数据稀缺时规定不响应,转移给操作员,控制使用成本.
- 准备什么
- 编制抽样查询,知识库,数据制约,以及整合系统清单.
- 音量取决于什么?
- 数量取决于来源的质量、设想情况的数目、综合情况和核实答案的要求。
我们能否保证没有模型错误?
不. 架构必须考虑到错误:限制上下文和动作,测试批判性响应,并将解决方案传达给错误成本高的人.
接下来就是我们的工作了
您的任务。
合适的专家。
留下你的联系方式。我们将与您联系，明确任务并联系必要的 Facecom 专家。