เครื่องมือและผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์
เราพัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์และความสามารถในผลิตภัณฑ์ดิจิทัล เปลี่ยนคำตอบที่ดีของแบบจำลองให้เป็นกระบวนการทำงานที่ตรวจคุณภาพได้ เห็นต้นทุนชัด และให้ทีมของคุณพัฒนาเครื่องมือต่อได้
เราพัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สำหรับประมวลผลเนื้อหา ค้นหา และจัดทำคำตอบ ทดสอบคุณภาพด้วยตัวอย่างของคุณ พร้อมแสดงวิธีประเมินผลลัพธ์ให้ทีม
กำหนดข้อกำหนด
เราร่วมกับผู้เชี่ยวชาญของคุณกำหนดว่าคำตอบแบบใดมีประโยชน์และข้อผิดพลาดใดรับไม่ได้ เลือกโจทย์และตกลงว่าข้อมูลใดใช้ได้
- สิ่งที่คุณเตรียม
- ตัวอย่างที่ลบข้อมูลระบุตัวตน การมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญ และกฎการจัดการข้อมูล
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- โจทย์ ข้อกำหนดของผลลัพธ์ และข้อมูลที่อนุญาต
ทดสอบด้วยตัวอย่าง
เราลองแนวทางที่เลือกกับกรณีจริง ประเมินข้อผิดพลาด ค่าใช้จ่ายในการประมวลผล และภาระตรวจสอบที่ยังต้องใช้คน
- สิ่งที่คุณเตรียม
- ตัวอย่างคำตอบที่ดีและผิดพลาด พร้อมการมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญ
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- ผลการทดสอบและประมาณการค่าใช้จ่าย
นำเครื่องมือเข้ากระบวนการ
เราเชื่อมข้อมูลและหน้าจอเข้ากับขั้นตอนทำงาน รองรับการตรวจทานโดยคนและกรณีที่ข้อมูลไม่พอจะตอบ
- สิ่งที่คุณเตรียม
- สิทธิ์เข้าถึง ข้อมูลที่อนุญาต และกฎการตรวจคำตอบ
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- เครื่องมือที่ใช้งานได้ พร้อมการตั้งค่าและคำอธิบายข้อจำกัด
ส่งมอบและฝึกอบรม
เราแสดงวิธีทดสอบโจทย์ใหม่และประเมินการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลองหรือการตั้งค่า พร้อมส่งมอบตัวอย่างทดสอบกับเครื่องมือ
- สิ่งที่คุณเตรียม
- พนักงานที่จะรับผิดชอบเครื่องมือ
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- โค้ดต้นฉบับ การตั้งค่า ตัวอย่างทดสอบ และคู่มือการตรวจสอบ
คุณภาพขึ้นอยู่กับโจทย์ของคุณ
เราเริ่มจากอธิบายผลลัพธ์ที่ผู้เชี่ยวชาญนำไปใช้ในงานได้จริง ร่วมกันกำหนดว่าต้องตรวจอะไร ข้อผิดพลาดใดเปลี่ยนความหมายของคำตอบ และจะรู้ได้อย่างไรว่างานเสร็จแล้ว
เรารวบรวมตัวอย่างจากคนที่รู้จักงานนั้น แล้วเปลี่ยนประสบการณ์ของพวกเขาเป็นเกณฑ์คุณภาพ ใช้เกณฑ์นี้เลือกวิธีสร้างเครื่องมือและทดสอบรุ่นต่อไป
ความแตกต่างสำคัญต้องตรวจสอบได้
เราตรวจว่าแหล่งข้อมูลที่อ้างถึงรองรับข้อสรุปจริงหรือไม่ และร่างที่จัดทำช่วยให้งานสำเร็จหรือไม่ เมื่อข้อมูลไม่พอ เครื่องมือต้องบอกให้ชัดว่าขาดอะไร
เราทดสอบแนวทางกับชุดโจทย์ที่ตกลงกัน รวมถึงกรณีกำกวม ผลที่ได้ช่วยตัดสินว่าอะไรพร้อมใช้ ตรงไหนต้องมีคนร่วมตรวจ และอะไรต้องใช้วิธีอื่น
อะไรยืนยันคำตอบ?
ตัวอย่างฝึกสามกรณีสำหรับการค้นหาเอกสาร เลือกเงื่อนไขและดูเกณฑ์ของคำตอบ
คำตอบอ้างอิงแหล่งที่เข้าถึงได้
ต้องมีลิงก์เอกสารและข้อสรุปต้องตรงกับข้อมูลที่พบ ลิงก์เพียงอย่างเดียวไม่พิสูจน์ว่าคำตอบดี
เครื่องมือระบุสิ่งที่ขาด
เครื่องมือแจ้งข้อมูลที่ขาด วิธีขอรายละเอียดเพิ่มหรือให้ผู้เชี่ยวชาญช่วยขึ้นอยู่กับกระบวนการทำงาน ห้ามนำการคาดเดามาแสดงเป็นข้อเท็จจริงที่พบ
คำตอบไม่เปิดเผยข้อมูลที่จำกัด
ตรวจสิทธิ์และตัดข้อมูลที่เข้าถึงไม่ได้ออก หากชื่อหรือการมีอยู่ของเอกสารเป็นความลับ หน้าจอต้องไม่เปิดเผยเช่นกัน
ความแตกต่างเหล่านี้ต้องอยู่ในชุดทดสอบ ทีมจึงประเมินคำตอบสำหรับคำถามทั่วไป คำถามยาก และคำถามกำกวมได้
| สถานการณ์ | การดำเนินการที่คาดหวัง |
|---|---|
| พบแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม | ตอบพร้อมลิงก์เอกสาร |
| ไม่มีคำตอบในแหล่งข้อมูล | แจ้งว่าข้อมูลไม่เพียงพอ |
| พนักงานเปิดเอกสารไม่ได้ | ตอบโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่จำกัด |
นำผลลัพธ์ไปใช้ในงานจริง
เราออกแบบบทบาทของผู้เชี่ยวชาญไปพร้อมกับเครื่องมือส่วนอื่น เขาต้องเข้าใจว่าข้อมูลมาจากไหน ต้องตรวจอะไร แก้ผลลัพธ์อย่างไร และทำงานต่ออย่างไร
เราตกลงสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูลและเงื่อนไขการใช้ข้อมูล กำหนดว่าข้อมูลใดส่งให้บริการภายนอกได้ และข้อมูลใดต้องอยู่ภายในบริษัท เงื่อนไขนี้กำหนดการเลือกแบบจำลอง ที่จัดเก็บ และหน้าจอ
การแก้ไขกลายเป็นความรู้ได้
ระหว่างใช้งานจะพบสิ่งใหม่ การแก้เรื่องเดิมซ้ำอาจชี้ว่าข้อมูลต้นทางไม่ดี กฎไม่เหมาะ หรือแนวทางที่เลือกมีข้อจำกัด เราวิเคราะห์กรณีเหล่านี้และเพิ่มกรณีสำคัญในชุดทดสอบ
ประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญจึงไม่หายไปกับคำตอบที่แก้แล้วอีกหนึ่งครั้ง ทีมจะค่อย ๆ เข้าใจผลลัพธ์ที่ต้องการชัดขึ้นและมีเหตุผลรองรับการเปลี่ยนแปลงครั้งต่อไป
เปรียบเทียบต้นทุนของผลลัพธ์ที่ยอมรับได้
เรานับค่าประมวลผล การลองซ้ำ และเวลาของผู้เชี่ยวชาญจนได้ผลลัพธ์ที่ใช้ได้ จึงเปรียบเทียบต้นทุนทั้งหมดของการใช้แบบจำลองต่าง ๆ ได้
เมื่อเปลี่ยนแบบจำลอง เราทดสอบซ้ำด้วยเกณฑ์ที่บันทึกไว้และประเมินว่าคุ้มจะย้ายหรือไม่ เราตรวจการเชื่อมต่อและรูปแบบข้อมูลเพื่อประเมินงานและค่าใช้จ่ายในการย้าย
ส่งมอบวิธีพัฒนาคุณภาพ
เราฝึกกับผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบเรื่องการประเมินผล การเพิ่มกรณีทดสอบใหม่ และการรับมือเมื่อคุณภาพลดลง การตั้งค่า การเชื่อมต่อ โค้ด เกณฑ์ และข้อมูลทดสอบจะอยู่กับทีม
เราบันทึกเงื่อนไขของผู้ให้บริการแบบจำลองภายนอกและข้อมูลที่ส่งออกไป คุณจะเก็บโค้ดเครื่องมือ การตั้งค่า และเกณฑ์ของโจทย์ไว้เพื่อเลือกและทดสอบทางเลือกในอนาคต
รุ่นต่อไปไม่ต้องเริ่มจากศูนย์
คุณขยายโจทย์ ปรับกฎ และทดลองแบบจำลองอื่นจากตัวอย่างที่สะสมไว้ได้ รุ่นใหม่ต้องแสดงว่าทำงานใดได้ดีขึ้นและมีอะไรเปลี่ยนไปสำหรับผู้เชี่ยวชาญ
พร้อมผลิตภัณฑ์ เราส่งมอบวิธีตรวจและปรับปรุงคุณภาพอย่างต่อเนื่องกับโจทย์ของทีมคุณ
งานที่อาจรวมอยู่
ค้นหาฐานความรู้
คำตอบพร้อมลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลที่พนักงานเข้าถึงได้
ผู้ช่วยผู้เชี่ยวชาญ
ร่างเอกสารจากข้อมูลต้นทาง
ประมวลผลเอกสาร
ดึงข้อมูลจากช่องและจัดคิวกรณีที่ต้องพิจารณา
วิเคราะห์คำถามที่ได้รับ
หัวข้อ ปัญหาที่เกิดซ้ำ และคำถามสำหรับทีมผลิตภัณฑ์
วิธีจัดการงาน
กำหนดข้อกำหนด
เราร่วมกับผู้เชี่ยวชาญของคุณกำหนดว่าคำตอบแบบใดมีประโยชน์และข้อผิดพลาดใดรับไม่ได้ เลือกโจทย์และตกลงว่าข้อมูลใดใช้ได้
- สิ่งที่คุณเตรียม
- ตัวอย่างที่ลบข้อมูลระบุตัวตน การมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญ และกฎการจัดการข้อมูล
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- โจทย์ ข้อกำหนดของผลลัพธ์ และข้อมูลที่อนุญาต
ทดสอบด้วยตัวอย่าง
เราลองแนวทางที่เลือกกับกรณีจริง ประเมินข้อผิดพลาด ค่าใช้จ่ายในการประมวลผล และภาระตรวจสอบที่ยังต้องใช้คน
- สิ่งที่คุณเตรียม
- ตัวอย่างคำตอบที่ดีและผิดพลาด พร้อมการมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญ
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- ผลการทดสอบและประมาณการค่าใช้จ่าย
นำเครื่องมือเข้ากระบวนการ
เราเชื่อมข้อมูลและหน้าจอเข้ากับขั้นตอนทำงาน รองรับการตรวจทานโดยคนและกรณีที่ข้อมูลไม่พอจะตอบ
- สิ่งที่คุณเตรียม
- สิทธิ์เข้าถึง ข้อมูลที่อนุญาต และกฎการตรวจคำตอบ
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- เครื่องมือที่ใช้งานได้ พร้อมการตั้งค่าและคำอธิบายข้อจำกัด
ส่งมอบและฝึกอบรม
เราแสดงวิธีทดสอบโจทย์ใหม่และประเมินการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลองหรือการตั้งค่า พร้อมส่งมอบตัวอย่างทดสอบกับเครื่องมือ
- สิ่งที่คุณเตรียม
- พนักงานที่จะรับผิดชอบเครื่องมือ
- ผลลัพธ์ของขั้นตอน
- โค้ดต้นฉบับ การตั้งค่า ตัวอย่างทดสอบ และคู่มือการตรวจสอบ
สิ่งที่เราตรวจ
สิทธิ์ของพนักงาน
ตรวจคำตอบตามสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูล
ที่จัดเก็บข้อมูล
เลือกแบบจำลองและที่จัดเก็บตามกฎของบริษัท
ต้นทุนทั้งหมด
นับค่าประมวลผล การลองซ้ำ และการตรวจด้วยคน
สิ่งที่เราส่งมอบ
- ไฟล์ต้นฉบับและคลังโค้ดโครงการ
- สิทธิ์เข้าถึงและรายการการเชื่อมต่อภายนอก
- คู่มือการอัปเดตและกู้คืน
- เอกสารสิทธิ์และใบอนุญาตที่ใช้
- ตัวอย่างทดสอบ เกณฑ์คุณภาพ และกฎการมีส่วนร่วมของคน
คุณอยากให้ปัญญาประดิษฐ์ทำงานอะไร?
ส่งข้อมูลนำเข้าที่ลบข้อมูลระบุตัวตน ตัวอย่างผลลัพธ์ที่เหมาะสม หรือการทดลองของคุณมา เราจะคุยเรื่องเกณฑ์คุณภาพ ข้อจำกัดของข้อมูล และจุดเริ่มงาน
หลังตกลงขอบเขตงาน
- ตัวอย่างข้อมูลนำเข้าที่ลบข้อมูลระบุตัวตน
- ตัวอย่างผลลัพธ์ที่เหมาะสมและที่ผิดพลาด
- ผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบและข้อจำกัดการใช้ข้อมูล
ตรวจสอบคำตอบ
บรีฟนี้ยาวเกินกว่าจะใส่ในลิงก์ Telegram ได้ โปรดทำต่อในบอตและกรอกคำตอบที่เหลือที่นั่น
คัดลอกข้อความทั้งหมดหรือแนบไฟล์ที่ดาวน์โหลดในอีเมล
เบราว์เซอร์นี้บันทึกไม่ได้ คำตอบจะอยู่ตราบใดที่ยังเปิดหน้าอยู่