人工智能工具与产品

我们先描述业务专家在工作中真正能使用的结果。共同确定需要核查的内容、会改变答复含义的错误，以及任务完成的判断依据。

我们向熟悉这项工作的人收集案例，把他们的经验转化为质量标准。依此选择工具的实现方式，并检验后续版本。

我们检查引用来源是否支持结论，以及生成的草稿是否有助于完成任务。信息不足时，工具应明确指出缺少什么。

我们用商定的一组任务测试方案，其中包括有歧义的情况。结果用于讨论哪些部分可投入使用、哪里需要人工参与、哪些问题需要另一种解决方式。

我们在设计工具时一并设计业务专家的角色。专家需要知道信息来自哪里、该核查什么、如何修正结果以及如何继续工作。

我们商定资料访问权限和数据处理条件，明确哪些信息可以发送到外部服务、哪些必须留在企业内部。这些条件决定模型、存储和界面的选择。

在使用过程中会出现新的发现。反复出现的修正可能表明源资料有问题、规则不合适，或所选方案存在局限。我们分析这些情况，并把重要案例加入测试集。

这样，专家的经验不会消失在又一次改好的答复里。团队会逐渐明确需要什么结果，并为下一步改进积累依据。

我们把处理、重试和专家耗时都计入成本，直到产出可用结果。这样才能比较不同模型完成工作的全部成本。

更换模型时，我们按已保存的标准重新测试，评估迁移是否值得。我们还会检查集成方式和数据格式，确定迁移的工作量与费用。

我们与负责的专家一起演练结果评估、添加新测试案例以及质量下降时的处理。设置、集成、源代码、标准和测试资料均留给团队。

我们记录外部模型提供方的条款以及发送给它的资料。您保留工具源代码、设置和任务标准，便于日后选择并检验其他方案。

您可以利用积累的案例扩展任务、调整规则、测试其他模型。新版本应能说明哪些工作做得更好，以及专家的工作会发生什么变化。

交付产品的同时，我们也交付一套在团队实际任务上持续检验和提升质量的方法。