Jak EBSCO zapewnia dokładność swoich danychAI
EBSCO przeprowadza oceny jakości odpowiedzi AI, aby upewnić się, że jakość jest spełniona i nie uległa pogorszeniu w czasie. Dla każdego etapu w rurociągu sztucznej inteligencji można mierzyć jakość, można podjąć kroki w celu zwiększenia jakości lub można wprowadzić niezamierzone błędy, które zmniejszają jakość. Dlatego kluczowa jest ocena jakości na każdym etapie, a także innych pomiarów, takich jak stronniczość, koszty, wpływ na środowisko, równość, i więcej na regularnych zasadach i aby być przejrzystym w tym, jak je oceniamy.
Używamy następujących technik, aby zapewnić jakość wyników funkcji sztucznej inteligencji.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Sztuczna inteligencja jest zbudowana na podstawie wiarygodnych treści, które znacznie zmniejszają występowanie "halucynacji" - przypadków, w których sztuczna inteligencja generuje niedokładne lub nieuzasadnione informacje.
Opierając swoje odpowiedzi na zweryfikowanych, kompleksowych informacjach, sztuczna inteligencja jest lepiej przygotowana do tworzenia wiarygodnych, kontekstowo dokładnych i godnych zaufania wyników. Takie podejście gwarantuje, że użytkownicy mogą mieć większe zaufanie do dostarczonych informacji.
Ocena systemu, takie jak opóźnienie (jak powolna sztuczna inteligencja wykonywała swoje zadanie), czas pracy/czas pracy (jak niezawodny jest system, gdy trzeba z niego korzystać), koszty i efektywność środowiskowa (odpowiedzialność za oszczędność i planety), zabezpieczenia bezpieczeństwa i prywatności, szybki przegląd inżynieryjny (pomaga zmniejszyć stronniczość), kontrola temperatury (coś jak próg zaufania dla odpowiedzi sztucznej inteligencji) i wiele więcej zabezpieczeń na poziomie systemowym.
Rygorystyczna weryfikacja przez bibliotekarzy i ekspertów merytorycznych
Nasze funkcje sztucznej inteligencji są rygorystycznie testowane i starannie sprawdzane przez zróżnicowaną grupę użytkowników, w tym naukowców, bibliotekarzy i edukatorów, aby upewnić się, że są one zarówno skuteczne, jak i odpowiedzialnie zintegrowane z procesem badawczym.
Ten kompleksowy proces testowania pomaga nam zgromadzić cenne informacje zwrotne i udoskonalać każdą funkcję w celu spełnienia najwyższych standardów dokładności, użyteczności i odpowiedzialności etycznej.
Poprzez angażowanie użytkowników końcowych w cały proces rozwoju, zapewniamy, że nasze narzędzia AI naprawdę wspierają i usprawniają podróż badawczą, oferując wgląd w i usprawnienia, które szanują złożoność i integralność zapytania akademickiego.
To zaangażowanie w odpowiedzialną sztuczną inteligencję zapewnia, że nasza technologia jest zgodna z potrzebami i oczekiwaniami społeczności naukowej, wspierając zaufanie i niezawodność na każdym kroku.
Dowiedz się więcej o naszej ekspertyzy branżowej
Przykładowa rubryka służąca do oceny odpowiedzi AI
Przykładowa rubryka, której EBSCO używa do środków oceny odpowiedzi AI:
- Aktualność: Czy informacje przedstawione w Insight są aktualne, a nie nieaktualne?
- Ton: Czy informacje w Insight pasują do tonu artykułu?
- Terminologia: Czy terminologia w Insight odpowiada temu, co znajduje się w artykule?
- Dokładność: Czy informacje w Insight są dokładne w oparciu o szczegóły znalezione w artykule?
- Tematyczne: Czy główne tematy z artykułu ujęte w Insightie?
- Przydatność: Czy Insight był przydatny jako materiał uzupełniający do abstraktu i/lub badań?
EBSCO zawsze zajmuje się wysokiej jakości i godnymi zaufania danymi, a jakość sztucznej inteligencji nie różni.
Bądź na bieżąco
Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji w EBSCO, zapisać się do naszych programów beta AI lub współpracować z nami w zakresie inicjatyw badawczo-rozwojowych.