Mecanismos de controle de qualidade de conteúdo
Um esquema de calibração de três camadas é recomendado para garantir a qualidade do resultado:
- Otimização de entrada
Prefira material de origem claramente estruturado (por exemplo, PDFs com índice, vídeos com legendas completas), evitando conteúdo digitalizado ou de fala para texto (são possíveis taxas de erro de até 151 TP3T) - parametrização
Use a função Focus (Foco) para especificar as principais seções (por exemplo, focar apenas na seção "Market Analysis" (Análise de mercado)) antes da geração para melhorar a precisão por meio da limitação do escopo. - verificação de saída
Use a função Compare (Comparar) para comparar o texto bruto com os nós do gráfico, e o sistema codificará por cores aqueles com um nível de confiança inferior a 80% para verificação
Tratamento típico de erros: se você achar que a data da linha do tempo está errada, poderá usar o Modo manual para ajustar manualmente a ordem dos eventos; quando a lógica do fluxograma estiver anormal, reconecte os nós por meio da função Relink. Recomenda-se manter de 2 a 3 versões geradas para projetos importantes para validação cruzada.
Essa resposta foi extraída do artigoMyLens AI: uma ferramenta para transformar rapidamente texto e vídeo em visualizações e gráficos interativosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso garantir que as visualizações geradas pelo MyLens AI sejam precisas?
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