ცოდნის აგენტები გუნდებისთვის: პასუხები წყაროებით, არა «ვაიბით»
როგორ დავაპროექტოთ ცოდნის აგენტები, რომლებიც პოულობენ და ციტირებენ შიდა წყაროებს, ნაცვლად გამოგონილი პოლიტიკისა.
Northstar
Northstar არის AI agent systems სტუდია. ალექსი - engineering/product, ჯორდანი - operations/workflow fit. Production აგენტები არსებულ tools-ში.
Alex Morgan · LinkedIn · Northstar
პირდაპირი პასუხი
ცოდნის აგენტებმა უნდა იპოვონ, ციტირონ და უარი თქვან, როცა წყაროები არ არის. ციტატის გარეშე პასუხები რისკია ოპერაციებსა და კლიენტურ სამუშაოში. უპირატესობა მიანიჭეთ დოკუმენტებზე დაფუძნებულ ძიებას თავისუფალ გენერაციასთან შედარებით.
როგორ გამოიყურება კარგი
- პროცესების რუკა არსებობს აშენებამდე
- შეუქცევად მოქმედებებს ჰყავთ მფლობელები და კონტროლის წერტილები
- სიმართლის წყარო ხელსაწყოები ცალსახად დასახელებულია
- წარმატება = დასრულებული სამუშაოს ხარისხი, არა მოდელის სიტყვამრავლობა
როგორ გამოიყურება ცუდი
- დემო-თეატრი რეალური ექსპლუატაციის გზის გარეშე
- ავტომატიზაციები მფლობელის გარეშე
- გამოგონილი მეტრიკები ოპერაციული მტკიცებულების ნაცვლად
როგორ ეხმარება Northstar
Northstar აპროექტებს და ნერგავს აგენტების სისტემებს ინჟინერიასთან და ოპერაციებთან ერთად - პროცესების კვლევიდან რეალურ გზებამდე და AI ხილვადობამდე. იხილეთ გადაწყვეტები და პოსტები რეალური ექსპლუატაციის აგენტებზე.
FAQ
არა. ხელსაწყოები პროცესების რუკის გარეშე მაინც ვერ მუშაობს.