阿尔及利亚商业中的人工智能：第一个项目取得成功
Exped Global Solutions ·
如何在阿尔及利亚启动一个有用的人工智能项目：选择任务、保护数据、测量错误并保持适当的人工验证。
这条信息似乎无伤大雅：“你能找到为这位客户同意的条件吗？”一个人搜索他们的电子邮件，另一个人打开一个文件，第三个人询问不在场的销售人员。让我们想象一下奥兰的一家中小企业每天重复这项研究。它的第一个人工智能主题可能就在那里，远非壮观的演示：找到正确的信息及其来源，然后让一个人做出决定。
阿尔及利亚一家公司成功的人工智能集成始于精确的任务和可验证的结果。一个负责所有文档的总助理给人一种权力很大的印象，但也使错误难以定位。仅限于经过验证的文献研究、实地提取或草稿准备的工具更容易评估。我们的目标是更好的工作，而不是在演示文稿中出现“人工智能”一词。
良好的首次使用是有界限的
有些候选人值得研究：从文档中提取参考文献，对传入的请求进行分类，从批准的目录中准备响应或查找内部程序。没有一个是自动盈利的。您需要了解文档的数量、变化以及错误的后果。对干净示例的正确识别与倾斜扫描或不完整文档无关。
让第一位飞行员远离不可逆转的自主决策、设备订单和人员重要决策。从一个可以在生效之前进行审查的操作开始。一个简单的规则必须对用户来说是可以理解的：该工具建议这个，检查那个，并在这些情况下停止。
写下问题而不命名技术
举一个可行的句子：“我们希望减少寻找商业条件所花费的时间，而不需要从过时的文档中做出回应。”这种表述给出了两个标准：速度和文件可靠性。它还允许将人工智能与更好的搜索、一致的排名或确定性规则进行比较。有时，最有用的解决方案首先是组织得更好的数据库。
Then map the current route. Who gets the question?哪个来源是权威的？ Who can read which file?您如何报告疑问？如果没有这些答案，原型就有可能更快地获取不良信息。我们的 集成和数字化转型项目 在选择工具之前就从这条路线开始。
演示前准备评估
创建代表性示例：简单案例、嘈杂文档、法语和阿拉伯语术语、密切引用、没有已知答案的请求。删除不必要的数据并检查使用权限。对于每种情况，保留预期的响应或该工具应放弃的原因。将一些示例与用于调整原型的示例分开。
至少衡量三件事：有用的反应、错误的反应和良好的弃权。讨人喜欢的平均数可以掩盖严重的错误。错误的产品参考和标点符号错误不会产生相同的后果。因此，业务人员必须帮助定义可接受的内容以及阻碍调试的内容。
负责任的文献研究的例子
在我们虚构的场景中，助理收到一个问题，搜索授权文档，并提供带有来源名称和日期的摘录。它不验证折扣，也不向客户发送消息。当他没有找到经批准的零件时，他会指出并指导他去找经理。默认情况下，旧报价可以显示为历史承诺，而绝不会显示为当前承诺。
该架构可以使用文档增强搜索，通常称为 RAG。它不能保证真实性：来源可能已过时、摘录选择不当以及摘要不正确。这就是为什么文档的质量、访问权限和评估系统与所选模型同样重要。 Functions should not give a user access to a folder that they cannot otherwise view.
数据、隐私和安全
确定哪些内容会离开您的基础设施：文本、附件、客户数据或员工信息。询问数据在哪里处理、保存多长时间、谁访问数据以及存在哪些删除选项。与有能力的人员核实适用的阿尔及利亚框架以及针对您的治疗的特定义务。文章末尾引用的司法部页面仅供参考，而不是对您的案件的法律结论。
将文档和响应视为要检查的输入。收到的文本可能包含误导性说明；它不得授权该工具导出文件或在预期范围之外执行操作。限制访问、记录重要操作而不存储不必要的敏感信息，并计划快速禁用驱动程序。
实际成本超过模型价格
规划数据准备、接口、集成、评估、使用费和发展监控。将每个有用任务的成本（包括人工验证时间）与当前旅程进行比较。需要彻底校对的快速草稿并不自动代表胜利。相反，即使不自动执行最终响应，找到正确的来源也很有价值。
在发布前确定停止标准：质量不足、审核负担过重、来源不受控制或成本与数量不相容。飞行员可能会得出结论，必须首先将文件整理好。这是一个有用的决定，而不是隐藏的失败。
第一步：问题、主人、证明
收集一个任务、一个企业主、一些代表性案例和一个验证规则。使用 NIST 原则作为指导来组织整个项目的风险管理。然后要求展示你的案例并解释失败的情况，而不仅仅是成功的情况。
要准备您的运营数据，请阅读我们的文件 阿尔及利亚的 ERP 和管理。对于与该领域的联系，探索 自动化和工业物联网。我们的 portfolio 显示我们解决的问题系列； 与 Exped 交换 允许您构建您的第一个需求，而无需承诺模型尚不知道如何做的事情。