Sicherstellung der Ausgabequalität durch Auswertung mehrerer Modelle und Optimierung der Arbeitsabläufe
Das häufigste Problem bei KI-Anwendungen in der Praxis ist die Instabilität der Ausgabeergebnisse. wordware bietet eine systematische Lösung:
- ModellvergleichstestUnterstützt den gleichzeitigen Anschluss an Mainstream-Modelle wie GPT-4, Claude 3, LLAMA usw. und generiert mehrere Versionen von Ausgaben parallel, um sie nebeneinander zu vergleichen.
- Automatisiertes BewertungssystemDas integrierte Claude 3 Opus bewertet objektiv die Ergebnisse der verschiedenen Modelle (einschließlich Dimensionen wie sachliche Richtigkeit, logische Kohärenz usw.) und macht Vorschläge zur Optimierung.
- Iterative OptimierungsmechanismenEinfaches Hinzufügen von "Filtermodulen" oder "Nachbearbeitungsmodulen" zum Low-Code-Editor, um die Rohausgabe zu überprüfen und anzupassen.
Betriebsvorschlag::
Aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Multi-Modell-Vergleich" auf dem Modellauswahlbildschirm.
2. die Überprüfung der Modellergebnisse und der Systembewertungsberichte nach dem Lauf
(3) Auf der Grundlage der Ergebnisse der Bewertung wurden folgende Maßnahmen ergriffen:
- Direkte Auswahl des bestbewerteten Modells
- Modul "Faktenüberprüfung" hinzufügen, um eine Verbindung zu Wikipedia-APIs herzustellen
- Einrichtung von Ausgabeformatvorlagen zur Standardisierung der Inhaltsstruktur
4. kontinuierliche Verfolgung der Modellleistung mit Hilfe der Verlaufsfunktion
Für kritische Geschäftsszenarien wird ein "Human-in-the-Loop"-Workflow empfohlen: Erstellen Sie zunächst die grundlegende KI-Anwendung in Wordware und richten Sie dann manuelle Überprüfungsschritte an wichtigen Knotenpunkten ein, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Effizienz zu erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWordware: Entwicklung von KI-Anwendungen unter Verwendung der Modularität natürlicher SpracheDie
