Square

Si të integroni AI në workflow-in tuaj

Nga ekipi i Square Software · Përditësuar:

Integrimi i AI në një rrjedhë pune nuk fillon nga modeli — fillon nga problemi. Më poshtë janë hapat që ndjekim për të shtuar AI në një workflow ekzistues në mënyrë të sigurt dhe të matshme.

  1. 1. Identifikoni rastin e përdorimit

    Zgjidhni një hap të vetëm, të përsëritur dhe me vlerë — p.sh. klasifikimi i një emaili, nxjerrja e fushave nga një faturë, ose përmbledhja e një dokumenti. Sa më i ngushtë rasti, aq më i lartë suksesi.

  2. 2. Lidhni të dhënat (RAG)

    Nëse AI duhet të dijë kontekstin tuaj, jepini akses te dokumentet relevante përmes RAG (retrieval-augmented generation) në vend që t'i fusni gjithçka në prompt.

    Kërkim konteksti përpara gjenerimittypescript
    const queryVec = await embed(pyetja)
const copa = await vectorDb.search(queryVec, { topK: 5 })
const konteksti = copa.map(c => c.text).join('\n\n')
const pergjigje = await model.generate({
  system: 'Përgjigju vetëm nga konteksti. Cito burimin.',
  prompt: `Konteksti:\n${konteksti}\n\nPyetja: ${pyetja}`,
})

  3. 3. Vendosni kufijtë dhe njeriun në hallkë

    Përcaktoni çfarë mund të bëjë AI vetë dhe ku kërkohet miratim njerëzor. Për veprime të pakthyeshme, gjithmonë kërkoni konfirmim.

  4. 4. Matni me vlerësime (evals)

    Krijoni një grup shembujsh me përgjigje të pritura dhe matni saktësinë para se ta lëshoni. Pa matje, nuk e dini nëse funksionon.

  5. 5. Lëshoni gradualisht dhe monitoroni

    Nisni me një pjesë të vogël të trafikut, monitoroni cilësinë, koston dhe vonesën, pastaj zgjeroni. Rishikoni periodikisht — modelet ndryshojnë shpejt.

Pyetjet e bëra shpesh

  • Nga ku duhet të filloj?
    Nga një hap i vetëm me ROI të qartë dhe rrezik të ulët. Sukseset e vogla ndërtojnë besimin dhe të dhënat për hapin tjetër.
  • A më duhet të trajnoj modelin tim?
    Rrallë në fillim. Shpesh RAG-u (lidhja me të dhënat tuaja) dhe prompt-et e mira mjaftojnë; fine-tuning-u vjen më vonë, vetëm kur e justifikon rasti.