С каких задач можно начать
- Поиск по документации с привязкой ответа к исходному материалу.
- Извлечение и подготовка данных из текстов и документов.
- Обработка изображений для конкретного прикладного процесса.
- Подготовка черновиков материалов с последующей проверкой.
- Связь AI-инструмента с действующим сайтом или внутренней системой.
Как проверяем пользу
Собираем небольшой набор реальных примеров. Уточняем, какой результат считается правильным, какие ошибки критичны и где требуется проверка человеком. Затем сравниваем работу решения с этими критериями.
Для поиска по документам важно сохранить связь с источником. Для изображений нужны подходящие примеры и проверка точности на ваших данных. Выбор подхода зависит от задачи и качества исходных материалов.
Как выбираем размещение и модель
Обсуждаем состав данных, доступ к ним, скорость обработки и стоимость эксплуатации. По этим условиям выбираем локальную модель, облачный API или сочетание инструментов.
После проверки встраиваем решение в рабочий процесс. Определяем, кто просматривает результат, как исправляются ошибки и что делать при временной недоступности модели или внешнего сервиса.
Что нужно для первой оценки
Опишите одну задачу, её частоту и текущий способ выполнения. Приложите подходящие примеры и ожидаемый результат. На этой основе предложим объём проверки, критерии приёмки и следующий этап.