Bana Bunu Göster: İç Arama Sonuçları Veren Bir Yer: Makbuzlarla Cevap Veren

Sorunlar ve Çözümler: İçerik Tabanlı Yapay Zeka Asistanları

Her şirket, kimsenin hızlı bir şekilde cevaplayamadığı küçük bir soru kümesiyle çalışır: Portekiz'de ebeveynlik izni politikamız nedir? Bu tedarikçiyle hiç NDA imzaladık mı? Geçen yıl bu müşteriye ne teklif ettik ve kurulumu dahil miydi? Mevcut güvenlik prosedürünün hangi versiyonu?

İnsanlar bu soruları arama motorlarıyla değil, bir meslektaşından ararlar. Arama sonuçları 40 belgeyi gösterirken, meslektaşınız tek bir cümle verir. Bu alışkanlık gerçek saatleri tüketir ve bilgiyi en uzun süredir oradaki kişiye yoğunlaştırır.

Bir iç asistan, sorunu arama kutusunu değil, soruyu çözmeyi sağlar. Basit bir dilde sorarsanız ve net bir cevap alırsınız; buna ek olarak, cümlenin geldiği paragrafın bağlantısını da verirler.

Alıntı Üründür

Kaynak belirtilmeden yanıt veren bir asistan, işinizi taşımaz, kaldırmaz. Hala kontrol etmeniz gerekir ve kontrol etmek, belgeleri kendiniz bulmayı içerir; bu da kaçınmaya çalıştığınız şeydir. Bir madde, bölüm ve sürüm bağlantısı ile kontrol etmek sadece 4 saniye alır ve devam edersiniz.

Zamanla daha önemli bir neden vardır: Kaynak belirtilmeyen yanıtlar denetlenemez. Yanlışsa, kaynak belgenin yanlışlığı, güncelliği veya doğru okunup kötü özetlenmiş olması arasında ayrım yapamazsınız. Her biri farklı düzeltmeler ve farklı sorumlular gerektirir. Alıntılar, belirsiz AI şikayetlerini belirli, kapatılabilir biletlere dönüştürür.

Altında Yatan Mekanizma (Jargon Dışı)

Üç bölümden oluşur:

Belgelerinizin kopyaları, pasajlara bölünmüş olarak.
Birkaç pasajı çekme adımı, cevabı bulmak için en olası olanları seçer.
Model, sadece bu pasajlar kullanılarak ve isimlendirilerek cevabı yazar.

Model, verileriniz üzerinde eğitilmez ve onları hafızaya kaydetmez. Sadece arama tarafından verilenleri okur; yeni bir analistin dosyayı masasına koyduğu gibi. Bugün bir belge değiştirilirse, yarınki yanıt da buna göre değişir. Erişimi kaldırırsanız, cevaplar buna göre daralır.

Endüstri bu yöntemi "geri çağırma destekli nesil" olarak adlandırır. Burada önemli olan ticari, değil teknik: Projenin pahalı kısmı model değildir. Belgelerdir.

Çalışma Belgelerdedir

Bu tür projelerin çoğu, kimse bir istek yazmadan önce, belgenin içinde, başarı veya başarısızlık yaşar. Tekrarlayan işler şunlardır:

Sınırlı bir belge kümesi seçin. Bir departman, belirli bir amaç için. "Tüm SharePoint" bir çöp yığını değil, bir kütüphane olarak düşünülmelidir.
İlk olarak izinleri ayarlayın. Bir kişi dosyaya erişemezse, asistan alıntı yapmamalıdır. Bu işlemi geriden yapmak acı vericidir ve yapmazsanız sistem sızıntıdır.
Benzerleri kaldırın. Altı neredeyse aynı sözleşme şablonu, altı neredeyse aynı cevap üretir; asistan hangi birinin gerçekten kullanıldığını bilemez. Yetkilisi olanı işaretleyin.
Direnç gösteren formatlarla uğraşın: Tarama edilmiş PDF'ler OCR gerektirir, düzleştirildiğinde anlamını kaybeden tablolar ve e-posta konuları çoğunlukla gürültüdür.
Her belgeye bir sahibi ve gözden geçirme tarihi atayın. Alıntılı asistanlar, eskimiş içeriği görünür kılar, bazen rahatsız edici derecede öyle yapar.

Yardımcı Olmayacak Alanlar

Tüm arşivde karşılaştırma veya hesaplama gerektiren sorular: "3. çeyrekte kaç sözleşme yenileniyor?" bir veritabanı sorusudur; arama bu soruya güvenle ve yanlış cevap verecektir. "Bu tedarikçiyle toplam maruz kalmamız ne kadar?" da aynı şekilde. Bu tür soruları raporlamaya yönlendirin.
Kimse yazmadığı bilgiler: Fiyatlandırma kuralı bir kişinin kafasında yaşıyorsa, dürüst çıktı yok demektir. Bir sistem "bilmiyorum" dediğinde doğru çalışıyor demektir; bu cevabı cezalandırmak yerine buna göre tasarlayın.

Üçüncü Rakamı Ölçün

Gerçek kullanıcılar tarafından gelen 50-100 soruyu alın ve bunları üç yüzde olarak ölçün: doğru kaynaklanan, kaynaklanamayan ve güvenle ama yanlış cevaplanan.

Üçüncü rakam, sisteminizin kullanımını belirleyen tek kadardır. Tek bir yanlış bağlantı, 20 faydalı bağlantının kazanımından daha fazla güven kaybına neden olabilir. Daha sık reddetmeye yönlendirin, ancak ilk başta istenen yanıtların sayısını azaltmayın.

Bir Rafla Başlayın, Kütüphaneyle Değil

Belgeleri net bir şekilde tanımlayan ve haftada en az bir kez aynı soruyu soran bir takıma odaklanın. 8 hafta içinde, ellerinde gerçek bir şey olacak; bu, izin işi de dahil. Sadece o grup itiraz ederse genişleyin.

Orta ölçekli şirketlere yaptığımız gibi, modelini daraltan ve her gün kullanılan, kaynaklanan yanıtları içeren, ancak Mart ayında sessizce terk edilen geniş kapsamlı, iddialı çözümler yerine, tek bir rafa odaklanın.