Przewodnik tematyczny
Cohere AI
Kiedy narzędzia Cohere pomagają budować wiarygodne odpowiedzi na wiedzy firmy?
W aplikacji opartej na dokumentach trzeba osobno ocenić wyszukiwanie, wybór kontekstu i generowanie odpowiedzi. Cohere dokumentuje różne narzędzia dla tych etapów, lecz wybór platformy powinien wynikać z jakości na własnych materiałach oraz z warunków danych i utrzymania.
Jak podejść do tematu
- Krok 1
Uporządkuj źródła
Wskaż właścicieli dokumentów, ich aktualność, język, wersję i uprawnienia odbiorców.
- Krok 2
Testuj etapy osobno
Sprawdź, czy wyszukiwarka znalazła właściwy fragment, zanim ocenisz odpowiedź modelu.
- Krok 3
Zmierz całość
Oceń trafność, odmowę przy braku danych, opóźnienie, koszt i możliwość wyjaśnienia wyniku.
Trzy różne problemy pracy z wiedzą
Najpierw system musi znaleźć właściwy dokument lub fragment. Potem powinien ustawić znalezione treści w użytecznej kolejności. Dopiero na końcu model może sformułować odpowiedź. Błąd na pierwszym etapie nie zostanie naprawiony przez ładny styl odpowiedzi. Dlatego oceniaj każdy etap oddzielnie.
Dokumentacja Cohere rozróżnia między innymi narzędzia do generowania, reprezentacji tekstu oraz poprawy kolejności wyników wyszukiwania. Nie oznacza to, że cały stos musi pochodzić od jednego producenta. Przetestuj, czy dana kombinacja rzeczywiście poprawia wynik w Twoich danych.
Dostęp, aktualność i odmowa
Wynik nie może ujawniać dokumentu, którego użytkownik nie ma prawa zobaczyć. Uprawnienia powinny działać już na etapie wyszukiwania, a nie dopiero po wygenerowaniu odpowiedzi. Zapisz też, jak system rozpoznaje nieaktualne wersje i kto odpowiada za ich usunięcie.
Przygotuj pytania bez odpowiedzi w dostępnych źródłach. Dobry system powinien umieć wskazać brak danych lub poprosić o doprecyzowanie. Wewnętrzny test, który zawiera tylko pytania ze znaną odpowiedzią, przecenia jakość aplikacji.
Ewaluacja i koszt
Zbuduj zestaw pytań z oczekiwanymi fragmentami źródłowymi. Mierz trafność wyszukiwania i zgodność końcowej odpowiedzi z dokumentem. Osobno badaj sprawy krytyczne, w których błędny wynik musi zatrzymać proces. Wynik testu jednego modelu nie zastępuje oceny całego systemu RAG.
Koszt obejmuje indeksowanie, aktualizacje, liczbę wyszukiwań, wywołania modelu i pracę ludzi poprawiających źródła. Porównuj rozwiązania przy podobnej jakości i opóźnieniu. Czasem lepiej naprawić dokumentację lub słownik pojęć niż zmieniać dostawcę modelu.
Jak podjąć decyzję
Wybierz sygnał, który najlepiej opisuje obecny problem, i sprawdź właściwy następny krok.
| Sygnał | Co oznacza | Następny krok |
|---|---|---|
| Odpowiedzi mijają się z dokumentem | Problem może leżeć w wyszukiwaniu albo wyborze kontekstu. | Oceń trafność fragmentów przed zmianą modelu. |
| Wiedza ma różne uprawnienia | Kontrola dostępu musi obejmować pobieranie źródeł. | Przetestuj zapytania z rolami użytkowników. |
| Wynik brzmi pewnie bez źródła | Trzeba sprawdzić odmowę i cytowanie. | Dodaj przypadki bez odpowiedzi do ewaluacji. |
Wybierz zagadnienie
Każda grupa odpowiada na węższe pytanie. Zacznij od obszaru, który jest najbliższy Twojej decyzji.
Modele i platforma Cohere
Dalsza lektura
Powiązane przewodniki
Źródła producenta i dokumentacja
Następny krok
Jeżeli źródła firmy są nieuporządkowane, zacznij od filaru danych B02. Architekturę pobierania wiedzy i odpowiedzi rozwija A02.
Omów problem danych i AI