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在考虑供应商托管或外部模型

我们的建议:与值得信赖的 AI 供应商合作,提供对 AI 输入和输出的细致管理。与任何大型语言模型共享时,您的数据应该被屏蔽。在考虑供应商托管或外部模型时,确保不会存储输入和提示的上下文,并且您永远不会失去对数据使用的控制。除了隐私和安全问题外,还应自动扫描提示和输出以查找有害输出。最后,根据 AI 用例,考虑让人类参与其中,以确保质量、准确性和信任。 可信人工智能在行动 借助数据云中的连接和Einstein 1的强大功能,印度航空正在利用 Salesforce 值得信赖的 AI 改善客户体验。

够迅速响应不断变化

借助保护数据隐私和安全的功能和防护措施,印度 加拿大华侨数据 航空可以放心地部署生成式 AI 功能。借助 AI 驱动的呼叫摘要、针对代理的下一步最佳行动建议和聊天机器人,印度航空现在可以提供更加无缝的客户体验。 3. 为教​​育和技能提升留出空间 随着人工智能逐渐融入组织,58% 的印度受访者认为持续提升技能是必要的,高于 46% 的全球平均水平。再加上普遍缺乏对人工智能概念的了解,这凸显了深思熟虑的人工智能教育方法的机会。

的市场动态和客户偏好

特殊数据

此外,他们指出,缺乏数据技能是他们目前使用 CRM 系统 韩国电子邮件列表 的主要挑战。 我们的建议:除了确保员工对您的 AI 战略和目标有大致了解之外,还要从战术上着手对员工进行培训,以创建和完善提示。提示是提供给大型语言模型的详细说明,以帮助其生成输出。更好的提示可以从 AI 模型中产生更好、更相关的输出。每个员工都可以成为提示工程师——这种培训将最大限度地发挥 AI 的潜在优势,同时帮助人们更高效地工作。此外,制定公司政策,教育员工评估 AI 输出的准确性、偏见、毒性和潜在危害也至关重要。

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