엡스코가 정확성을 보장하는 방법 AI
EBSCO 는 품질이 충족되고 시간이 지남에 따라 저하되지 않도록 AI 응답에 대한 품질 평가를 수행합니다. AI 파이프라인의 모든 단계에 대해 품질을 측정하거나 품질을 높이기 위한 단계를 취하거나 품질을 저하시키는 의도하지 않은 오류가 도입될 수 있습니다. 이것이 편견, 비용, 환경 영향, 평등과 같은 기타 측정 외에도 모든 단계에서 품질을 평가하는 것이 중요한 이유입니다. 그리고 정기적으로 이러한 정보를 평가하는 방법에 대해 투명하게 알려야 합니다.
AI 기능 출력의 품질을 보장하기 위해 다음 기술을 사용합니다.
검색 증강 생성 (RAG)
AI는 권위있는 콘텐츠를 기반으로 구축되어 AI가 부정확하거나 근거없는 정보를 생성하는 '환각'의 발생을 크게 줄입니다.
검증 된 포괄적 인 정보에 응답을 기반으로함으로써 AI는 신뢰할 수 있고 상황 상 정확하며 신뢰할 수있는 출력을 생성 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 사용자가 제공된 정보에 대해 더 큰 신뢰를 가질 수 있도록 보장합니다.
대기 시간 (AI가 작업을 완료하는 데 얼마나 느린 지), 가동 / 가동 중지 시간 (사용해야할 때 시스템의 신뢰성), 비용 및 환경 효율성 (검소와 지구에 대한 책임), 보안 및 개인 정보 보호 가드 레일, 신속한 엔지니어링 피어 검토 (편견 감소에 도움이), 온도 제어 (AI 응답의 신뢰 임계 값과 유사), 훨씬 더 많은 시스템 수준 가드 레일 .
사서 및 주제 전문가(SME)
의 엄격한 검증 인공지능 기능이 연구자, 사서, 교육자를 포함한 다양한 사용자 그룹에 의해 엄격한 테스트와 신중한 검증을 거쳐 연구 프로세스에 효과적이고 책임 있게 통합되도록 합니다.
이 포괄적 인 테스트 프로세스는 귀중한 피드백을 수집하고 각 기능을 개선하여 정확성, 유용성 및 윤리적 책임의 최고 수준을 충족하는 데 도움이됩니다.
개발 과정 전반에 걸쳐 최종 사용자를 참여시킴으로써 AI 도구가 진정으로 연구 여정을 지원하고 향상시킬 수 있도록 보장하며 학술 탐구의 복잡성과 무결성을 존중하는 통찰력과 효율성을 제공합니다.
책임있는 AI에 대한 이러한 노력은 당사 기술이 학술 커뮤니티의 요구와 기대에 부합하도록 보장하여 모든 단계에서 신뢰와 신뢰성을 조성합니다.당사 산
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