أدوات ومنتجات الذكاء الاصطناعي

نبدأ بوصف نتيجة يمكن للمختص استخدامها في عمله. نحدد معاً ما يجب عليه مراجعته، والأخطاء التي تغيّر معنى الإجابة، والعلامات التي تدل على إنجاز المهمة.

نجمع الأمثلة ممن يعرفون العمل ونحوّل خبرتهم إلى معايير للجودة. نستند إليها في تصميم الأداة واختبار النسخ اللاحقة.

نتحقق من أن المصدر المذكور يدعم الاستنتاج وأن المسودة تساعد على إنجاز المهمة. وعندما لا تكفي المعلومات، يجب أن تبين الأداة ما ينقص تحديداً.

نختبر النهج على مجموعة مهام متفق عليها تشمل الحالات الملتبسة. تساعدنا النتائج على تحديد ما يصلح للاستخدام، والمواضع التي تتطلب تدخّل إنسان، وما يحتاج إلى حل مختلف.

نصمم دور المختص مع بقية الأداة. يجب أن يفهم مصدر المعلومات، وما ينبغي مراجعته، وكيف يصحح النتيجة ويتابع العمل.

نتفق على الوصول إلى المصادر وشروط التعامل مع البيانات. نحدد المعلومات التي يجوز إرسالها إلى خدمات خارجية وما يجب أن يبقى داخل الشركة. توجه هذه الشروط اختيار النموذج والتخزين والواجهة.

تظهر ملاحظات جديدة أثناء الاستخدام. وقد يشير التصحيح المتكرر إلى ضعف المواد المصدرية أو قاعدة غير مناسبة أو حد في النهج المختار. ندرس هذه الحالات ونضيف المهم منها إلى مجموعة الاختبارات.

وبذلك لا تضيع خبرة المختص في إجابة مصححة أخرى. يزداد فهم الفريق للنتيجة المطلوبة تدريجياً، ويصبح لديه أساس للتغيير التالي.

نحسب المعالجة وإعادة المحاولة ووقت المختص حتى نحصل على نتيجة قابلة للاستخدام. وهذا يتيح مقارنة التكلفة الكاملة للعمل بنماذج مختلفة.

عند تغيير النموذج نكرر الاختبارات وفق المعايير المحفوظة ونقيّم جدوى الانتقال. وندرس التكاملات وصيغ البيانات لتحديد العمل المطلوب وتكلفة النقل.

نراجع مع المختص المسؤول تقييم النتائج وإضافة حالة اختبار جديدة والإجراءات اللازمة عند تراجع الجودة. تبقى الإعدادات والتكاملات والشفرة والمعايير ومواد الاختبار لدى الفريق.

نوثق شروط مزود النموذج الخارجي والمواد التي تُرسل إليه. وتحتفظون بشفرة الأداة وإعداداتها ومعايير المهمة لاختيار البدائل اللاحقة واختبارها.

يمكنكم توسيع المهام ومراجعة القواعد وتجربة نماذج أخرى بالاعتماد على الأمثلة المتراكمة. يجب أن تبين النسخة الجديدة ما تؤديه على نحو أفضل وما الذي يتغير بالنسبة إلى المختص.

مع المنتج نسلّم طريقة منتظمة لاختبار الجودة وتحسينها على مهام فريقكم.