Systemforbedring drevet av brukere
AI-modeller for virksomheter krever kontinuerlig kalibrering basert på faktisk operasjonell bruk. AidEun fanger opp strukturert tilbakemelding fra interne brukere for å identifisere kunnskapshull, forbedre gjenfinningsnøyaktighet og optimalisere arbeidsflyten over tid.
Systematisk kvalitetsmåling
Gjør daglige ansattinteraksjoner om til konkrete systemforbedringer:
- Implisitt og eksplisitt tilbakemelding: Registrer tommel opp/ned, detaljerte endringsnotater og kopiering av svar for å måle verktøyets nytteverdi.
- Analyse av kunnskapshull: Identifiser gjentakende spørsmål der interne kunnskapsbaser mangler tilstrekkelig dokumentasjon, noe som belyser behov for oppdateringer av selskapets kunnskapsbase.
- Benchmark-revisjon: Evaluer periodisk assistentens nøyaktighet mot verifiserte datasett med fasitdokumenter.
Infrastruktur for forbedring
Kalibrering i lukket sløyfe
- Justering av gjenfinning: Finjuster algoritmer for dokumentrangering dynamisk basert på tilbakemeldingsmønstre.
- Logger for prompt-optimalisering: Gi prompt-ingeniører kvantitative ytelsesdata for å forbedre systeminstruksjoner systematisk.
