EBSCO Verilerin Doğruluğunu Nasıl Sağlar AI
EBSCO, kalitenin karşılandığından ve zamanla bozulmadığından emin olmak için yapay zeka yanıtları üzerine kalite değerlendirmeleri yürütmektedir. Yapay zeka hattındaki her aşamada kalite ölçülebilir, kaliteyi artırmak için adımlar atılabilir veya kaliteyi azaltan istenmeyen hatalar yapılabilir. Bu nedenle önyargılar, maliyet, çevresel etki, eşitlik, eşitlik, ve daha fazlasını düzenli olarak yapmaya devam etmek ve bunları nasıl değerlendirdiğimizi şeffaf olmak için.
Yapay zeka özelliği çıktılarının kalitesini sağlamak için aşağıdaki teknikleri kullanıyoruz.
Erişimle Artırılmış Nesil (RAG)
Yapay zeka, yetkili bir içerik temeli üzerine inşa edilmiştir ve bu da yapay zekanın yanlış veya temelsiz bilgiler ürettiği 'halüsinasyonlar'ın ortaya çıkmasını önemli ölçüde azaltmaktadır.
Yapay zeka, yanıtlarını doğrulanmış, kapsamlı bilgilere dayandırarak güvenilir, bağlamsal açıdan doğru ve güvenilir çıktılar üretmek için daha donanımlıdır. Bu yaklaşım kullanıcıların sağlanan bilgilere daha fazla güven duymalarını sağlar.
Gecikme (yapay zekanın görevini tamamlamada ne kadar yavaş olduğu), açma/kapama süresi (kullanmanız gerektiğinde sistemin ne kadar güvenilirliği) gibi sistem değerlendirmeleri, maliyet ve çevresel verimlilik (tasarruflu tutum ve gezegen sorumluluğu), güvenlik ve gizlilik koruyucuları, hızlı mühendislik hakem değerlendirmesi (önyargıları azaltmaya yardımcı olur), sıcaklık kontrolü (yapay zeka yanıtları için güven eşiği gibi) ve çok daha fazla sistem düzeyinde koruyucuklar.
Kütüphaneciler ve Konu Uzmanları (SME'ler) Tarafından Titiz
Bir şekilde Yapay Zeka özelliklerimiz, hem etkili hem de araştırma sürecine sorumlu bir şekilde entegre edildiklerinden emin olmak için araştırmacılar, kütüphaneciler ve eğitimciler de dahil olmak üzere çok çeşitli kullanıcı grupları tarafından titiz bir şekilde test edilmekte ve dikkatlice incelenmektedir.
Bu kapsamlı test süreci, en yüksek doğruluk, kullanılabilirlik ve etik sorumluluk standartlarını karşılamak için değerli geri bildirimler toplamamıza ve her bir özelliği geliştirmemize yardımcı olmaktadır.
Geliştirme sürecine son kullanıcıları dahil ederek, yapay zeka araçlarımızın araştırma yolculuğunu gerçekten desteklemesini ve geliştirmesini sağlayarak akademik araştırmanın karmaşıklığına ve bütünlüğüne saygı duyan içgörüler ve verimlilik sunmasını sağlıyoruz.
Sorumlu yapay zekaya olan bu bağlılık, teknolojimizin bilimsel topluluğun ihtiyaç ve beklentileriyle uyumlu olmasını ve her adımda güven ve güvenilirliği teşvik etmesini sağlar.
Sektör uzmanlığımız hakkında daha fazla bilgi edinin
Yapay zeka yanıtlarını Değerlendirme için Örnek Rubriği
EBSCO'nun yapay zeka yanıtı değerlendirme ölçümleri için kullandığı örnek rubrik:
- Güncellik: Insight'ta sunulan bilgiler güncel mi, güncel olmayan bilgiler mi?
- Ton: Insight'taki bilgiler makaledeki tonla eşleşiyor mu?
- Terminoloji: Insight'taki terminoloji makaledeki bilgilerle eşleşir mi?
- Doğruluk: Insight'taki bilgiler, makalede bulunan ayrıntılara göre doğru mu?
- Tematik: Makalenin ana konuları İçgörü içerisinde yer alıyor mu?
- Faydalı: İçgörü, özet ve/veya araştırma için tamamlayıcı materyal olarak faydalı mıydı?
EBSCO her zaman yüksek kaliteli, güvenilir verilere kendini adamıştır ve yapay zeka kalitesi de aynı şekildedir.
Haberdar Olun
EBSCO'da yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek, yapay zeka beta programlarımıza kaydolmak veya araştırma ve geliştirme girişimlerinde bizimle işbirliği yapmak için bizimle iletişime geçin.