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मुझे वहाँ दिखाएँ जहाँ यह लिखा है: आंतरिक खोज जो रसीदों के साथ उत्तर देती है।

अपने दस्तावेज़ों से प्रश्नों का उत्तर देने वाले और सही स्रोतों के लिंक देने वाले आंतरिक सहायक कैसे बनाएं, और इसके काम करने का वास्तविक तरीका क्या है।

पुर्तगाल में हमारी मातृत्व छुट्टी नीति क्या है?

क्या हमने इस आपूर्तिकर्ता के साथ कभी एक गोपनीयता समझौता (NDA) हस्ताक्षर किया है? पिछले वर्ष इस ग्राहक को क्या उद्धरण दिया गया था, और क्या इसमें स्थापना शामिल थी? वर्तमान सुरक्षा प्रक्रिया कौन सा संस्करण है?

लोग इन सवालों के लिए खोज नहीं करते, वे एक सहकर्मी से पूछते हैं, क्योंकि खोज चार दस्तावेज़ देती है और सहकर्मी एक वाक्य देता है। यह आदत असली घंटों लेती है, और ज्ञान केवल उस व्यक्ति में केंद्रित रहता है जो सबसे लंबे समय तक वहाँ रहा है।

एक आंतरिक सहायक प्रश्न को सुलझाता है, न कि खोज बॉक्स को। आप साधारण भाषा में पूछें, और आपको वाक्यांश के साथ एक लिंक मिलेगा, जिससे यह स्पष्ट हो जाएगा कि आपने क्या पूछा था।

उद्धरण उत्पाद है

एक सहायक जो बिना स्रोत के उत्तर देता है, आपके काम को नहीं हटाता, बल्कि आपको जांचना पड़ता है। और जांचना मतलब खुद को उस दस्तावेज़ को खोजना है जिसकी आप तलाश कर रहे थे, जो आपके मूल उद्देश्य से बचने का कारण बना। एक लिंक, पैराग्राफ और संस्करण के साथ चेक करना चार सेकंड का काम है।

इसके दो महत्वपूर्ण कारण हैं जो समय के साथ अधिक प्रासंगिक हो जाते हैं। एक अनसाइट उत्तर की जांच करना मुश्किल बना देता है। जब यह गलत है, तो आप यह नहीं बतला सकते कि स्रोत दस्तावेज़ गलत था, पुराना था, या सही तरीके से पढ़ा गया और बुरी तरह से सारांशित किया गया था। प्रत्येक में एक अलग समाधान और एक अलग मालिक होगा। उद्धरण एक अस्पष्ट AI शिकायत को एक विशिष्ट, बंद टिकट में बदल देता है।

ज़रूरतों से ऊपर, जानकारी तक

इसके तीन हिस्से हैं: आपके दस्तावेज़ों की एक प्रति, उन्हें पाठों में विभाजित; एक पुनर्प्राप्ति कदम जो उत्तर देने के लिए सबसे अधिक संभावना रखने वाले हाथों की एक छोटी संख्या का चयन करता है; और एक मॉडल जो केवल इन पाठों का उपयोग करके उत्तर लिखता है और उनका नाम बताता है।

मॉडल आपके डेटा पर प्रशिक्षित नहीं होता और इसे याद नहीं रखता। यह जो भी पुनर्प्राप्ति उसे सौंपता है, उसी तरह एक नए विश्लेषक को फ़ाइल देने जैसा करता है। आज एक दस्तावेज़ बदलें और कल उत्तर भी बदल जाएगा। किसी के एक्सेस को हटाएं और उनके उत्तर संकुचित हो जाएंगे।

उद्योग इसे पुनर्प्राप्ति-समर्थित उत्पादन कहता है। इसका वाणिज्यिक पहलू नहीं तकनीकी: परियोजना का महंगा हिस्सा मॉडल नहीं है, बल्कि आपके दस्तावेज़ हैं।

काम दस्तावेज़ों में है

इन परियोजनाओं की सफलता या असफलता आमतौर पर संग्रह से पहले हो जाती है, इससे पहले कि कोई प्रॉम्प्ट लिखे। नियमित कार्य इस तरह दिखते हैं:

  • एक सीमित संग्रह चुनें। एक विभाग, एक उद्देश्य। "सभी SharePoint" एक संग्रह नहीं है, यह एक कचरा ढेर है।
  • पहले पुनर्प्राप्ति की अनुमतियाँ तैयार करें, फिर सहायक को उद्धरण देने से रोकें। इसे पुनर्विचार करना दर्दनाक है और, जब तक आप ऐसा नहीं करते, प्रणाली एक रिसाव है।
  • दोहरावों को हल करें। छह समान अनुबंध टेम्पलेट सही उत्तर देंगे और सहायक के पास उन सभी का चयन करने का कोई तरीका नहीं होगा। अधिकृत संस्करण को चिह्नित करें।
  • प्रारूपों से निपटें जो पाठ में बदलकर नहीं आते: स्कैन किए गए PDF के लिए OCR, फ़्लैट बनाए जाने पर अर्थ खो देने वाले स्प्रेडशीट और प्रस्तुतियाँ। ईमेल धागे अधिकतर शोर हैं।
  • हर दस्तावेज़ को एक मालिक और एक समीक्षा तिथि दें। एक उद्धरण वाला सहायक पुराने सामग्री को दृश्यमान बनाता है, कभी-कभी असहज तरीके से।

जहाँ यह मदद नहीं करेगा

पूरे अभिलेखागार में गणना या तुलना के लिए प्रश्न। "कितने अनुबंध Q3 में नवीनीकरण करते हैं" एक डेटाबेस प्रश्न है जो खोज के कपड़े पहने हुए है, और पुनर्प्राप्ति इसे आत्मविश्वास से और गलती से उत्तर देगा। "हमारे पास इस आपूर्तिकर्ता के साथ कितना जोखिम है" भी ऐसा ही है। इन प्रश्नों को रिपोर्टिंग की ओर निर्देशित करें।

यह उन प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता जिनके लिए कोई स्रोत लिखा नहीं गया है। यदि मूल्य निर्धारण नियम किसी व्यक्ति के दिमाग में रहता है, तो सही उत्तर यह होगा कि स्रोत नहीं है। एक प्रणाली जो कहती है कि वह जानकारी नहीं जानती, वह सही ढंग से काम कर रही है, और आपको उस उत्तर के बजाय इसे डिज़ाइन करना चाहिए।

तीसरे संख्या को मापें

अपने उपयोगकर्ताओं से 50 से 100 वास्तविक प्रश्न लें। इनमें से 3% का उत्तर सही उद्धरण के साथ होगा, 3% का स्रोत के अभाव में अस्वीकार कर दिया जाएगा, और 3% का आत्मविश्वासपूर्वक लेकिन गलत उत्तर दिया जाएगा।

तीसरी संख्या ही यह तय करती है कि प्रणाली का उपयोग होगा या नहीं। एक निर्मित उत्तर जिसमें गलत लिंक है, आपके विश्वास को अधिक नुकसान पहुंचाएगा जितने कि बीस उपयोगी उत्तरों से। इसे शून्य की ओर धकेलें, भले ही इससे आपको शुरू में असहज लगे।

एक अलमारी से शुरू करें, न कि पुस्तकालय से

एक छोटी टीम चुनें जिसके पास स्पष्ट दस्तावेज़ सेट और वे हर हफ्ते पूछते हैं एक सवाल हो। आठ सप्ताह पर्याप्त होंगे ताकि आपके पास कुछ वास्तविक चीजें हों। अनुमतियां संभालने के बाद, केवल उस समूह द्वारा विरोध किए जाने पर ही विस्तार करें।

लेख · Hercules A

अपनी कंपनी को AI के अनुरूप ढालने के विचार।

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