# Qualidade

Qualidade significa usar dados e recursos autorizados para fundamentar a IA em fontes de verdade e verificação "human-in-the-loop" por bibliotecários.



 

 

 

 

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Como a EBSCO garante a precisão de sua IA

EBSCO conduz avaliações de qualidade em respostas de IA para garantir que a qualidade seja atendida e não se degrade ao longo do tempo. Para cada etapa do pipeline de IA, a qualidade pode ser medida, medidas podem ser tomadas para aumentar a qualidade, ou podem ser introduzidos erros não intencionais que reduzem a qualidade. É por isso que é fundamental avaliar a qualidade em cada etapa, além de outras medidas como viéses, custo, impacto ambiental, igualdade, e mais, regularmente e para sermos transparentes na forma como os avaliamos.

Utilizamos as seguintes técnicas para garantir a qualidade dos resultados dos recursos de IA.

### Geração aumentada de recuperação (Retrieval-Augmented Generation - RAG)

A IA é construída sobre uma base de conteúdo autorizado, o que reduz significativamente a ocorrência de "alucinações" - instâncias em que a IA gera informações inprecisas ou infundadas.   
  
 Ao fundamentar suas respostas em informação verificada e abrangente, a IA está melhor equipada para produzir resultados confiáveis, contextualmente precisos e confiáveis. Esta abordagem garante que os usuários possam ter maior confiança na informação fornecida.

Avaliações do sistema, como latência (quão lenta a IA foi a completar a sua tarefa), up/down-time (quão confiável é o sistema quando você precisa de o utilizar), custo e eficiência ambiental (responsabilidade pela frugalidade e pelo planeta), barreiras de segurança e privacidade, revisão rápida por pares de engenharia (ajuda a diminuir vieses), controle de temperatura (mais ou menos como o limiar de confiança para uma resposta de IA), e muito mais barreiras em nível do sistema.



###  Verificação rigorosa por bibliotecários e especialistas no assunto (PMEs)

Nossos recursos de IA são rigorosamente testados e cuidadosamente examinados por um grupo diversificado de usuários, incluindo pesquisadores, bibliotecários e educadores, para garantir que sejam eficazes e responsavelmente integrados no processo de pesquisa.

 Este abrangente processo de testes nos ajuda a coletar feedback valioso e refinar cada recurso para atender aos mais altos padrões de precisão, usabilidade e responsabilidade ética.

 Ao envolver os usuários finais durante todo o desenvolvimento, asseguramos que as nossas ferramentas de IA apoiem e melhorem genuinamente a jornada de pesquisa, oferecendo insights e eficiências que respeitam a complexidade e a integridade da pesquisa acadêmica.

 Este compromisso com a IA responsável garante que a nossa tecnologia se alinhe com as necessidades e expectativas da comunidade acadêmica, promovendo confiança e confiabilidade em cada etapa.

[**Saiba mais sobre a nossa experiência no setor**](https://live-ebsco-www.pantheonsite.io/about/industry-expertise)

## Sample Rubric for Assessing AI Responses

Uma rubrica-amostra que a EBSCO utiliza para medidas de avaliação de resposta de IA:

- **Oportunidade:** A informação apresentada no Insight é atual e não desatualizada?
- **Tom:** A informação no Insight corresponde ao tom do artigo?
- **Terminologia:** A terminologia do Insight corresponde à do artigo?
- **Precisão:** A informação do Insight é precisa com base nos detalhes encontrados no artigo?
- **Temático:** Os principais temas do artigo são cobertos pelo Insight?
- **Utilidade:** O Insight foi útil como material suplementar para o resumo e/ou pesquisa?

 A EBSCO sempre se dedicou a dados de alta qualidade e confiáveis, e a qualidade da IA não é diferente.



 



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