Wil je slim inzicht in je inbox? Meld u aan voor onze wekelijkse nieuwsbrieven om te krijgen wat belangrijk is voor de Enterprise AI, data- en beveiligingsleiders. Abonneer u nu
Grote taalmodellen (LLM’s) hebben geschreven met hun vermogen om te genereren, te genereren en te auto’s, maar die een verplichte demo van een permanent product scheidt, zijn niet alleen de initiële prestaties van het model. Dit is hoe goed het systeem van echte gebruikers heeft geleerd.
Responslussen zijn het ontbrekende niveau van de meeste AI -implementatie. Aangezien LLM’s zijn geïntegreerd met chatbot in e -commerce adviseurs, is de onderzoeksassistent geïntegreerd met alles, het werkelijke verschil is niet beter in betere prompts of snelle API’s, maar hoe de systemen effectief worden verzameld, structureren en werken. Het is de duim naar beneden, gecorrigeerde of verlaten sessie, elke interactiegegevens – en elk product heeft de mogelijkheid om het ermee te verbeteren.
Dit artikel zoeken LLM -reactie loopt op praktische, architecturale en strategische overwegingen achter het gebouw. Implementatie van real-world product en tekening van interne apparatuur, hoe we de lus tussen gebruikersgedrag en modelprestaties kunnen afsluiten en waarom mens-in-the-loop systemen nog steeds nodig zijn in het generator AI-tijdperk.
1 Waarom statische LLMS -plateau
De conventionele mythe bij het ontwikkelen van het AI-product is dat u ooit uw model subtiel hebt of nadat uw aanwijzingen zijn vervuld. Het werkt echter zelden voor productie.
Raakt de limiet van AI -schaling
Power caps, toenemende tokens -uitgaven en vertraging in veronderstellingen zijn opnieuw de Enterprise AI opnieuw te varen. Word lid van onze exclusieve salon om te ontdekken hoe toppartijen zijn:
- Tact
- Bekwame schattingen architecteren voor echte throputwinsten
- Competitief meer ontgrendelen met duurzame AI -systemen
Bescherm uw plek om vooruit te blijven:: https://bit.ly/4mwgngo
LLM’s zijn potentieel … ze “weten” niets in strikte zin en hun effectiviteit degradeert of drift vaak af bij het toepassen van live gegevens, leeftijdsgeval of ontwikkelde inhoud. Gebruiksverschuivingen, gebruikers introduceren onverwachte priking en zelfs kleine veranderingen in de context (zoals merkstem of domeinspecifieke jargon), anders kunnen de krachtige resultaten worden afgebroken.
Met uitzondering van een responsproces op de plaats, achtervolgen de teams de kwaliteit door onmiddellijke tweets of eindeloze handmatige interventie … een loopband die de tijd verbrandt en de herhaling vertraagt. In plaats daarvan moeten systemen worden ontworpen om te leren van continu gebruik door structurele signalen en productieve reactieslussen, niet alleen primaire training.
2 type reactie – duim omhoog/omlaag
Het meest voorkomende responsproces van LLM-aangedreven toepassingen is de binaire duim omhoog/omlaag-en het is gemakkelijk toe te passen, maar het is diep beperkt.
Reactie, is de beste, is Multi -dimensionaalDe een gebruiker kan om vele redenen niet van feedback houden: echte onvolkomenheden, klinkers, onvolledige informatie of zelfs een verkeerde interpretatie van hun intentie. Een binaire index legt geen van die voordelen vast. Het ergste is dat het vaak een vals idee van nauwkeurigheid creëert voor de gegevens die partijen analyseren.
Om de systeeminformatie te verbeteren, moet de reactie worden geclassificeerd en relevant. Het kan zijn:
- Gevraagde structurele wijziging: “Wat was er mis in dit antwoord?” Met selecteerbare opties (“echt verkeerd”, “erg vaag”, “verkeerde melodie”). Aangepaste in-app kan worden gebruikt om een aangepaste in-app-reactiestroom te creëren zonder enkele ervaringen te breken, zoals TypeForm of Chamilion, terwijl de Gendesk- of Delight-platforms de structurele classificatie aan de back-end kunnen verwerken.
- Voer de FreeForm -tekst in: Om de precisie van gebruikers te corrigeren, te herschrijven of betere antwoorden toe te voegen.
- Onderliggend gedrag: Onderdompelingssnelheid, kopie/plak werkwoord of vervolgvragen die duiden op ontevredenheid.
- Editor – Reactie op stijl: Inline correctie, markering of tagging (voor interne apparatuur). In binnenlandse toepassingen hebben we commentaar gegeven op inline in Google Docs-stijl om commentaar te geven op model antwoorden op aangepaste dashboards, een patroon geïnspireerd door het idee AI of Grammarley, dat veel afhangt van de ingebedde reactie-interactie.
Elk van hen creëert een meer welvarend trainingsoppervlak dat onmiddellijke verfijning, injectie- of gegevensverbeteringstechnieken kan op de hoogte stellen.
3 Behouden en structurele reactie
Feedback verzamelen is effectief als het effectief is als het is gestructureerd, hersteld en verbeterd. En in tegenstelling tot de traditionele analyse, is LLM -reactie van nature rommelig – het is een mengeling van natuurlijke taal, gedragspatronen en subjectieve interpretatie.
Om deze puinhoop te maken en er een operationeel van te maken, probeer de drie belangrijkste elementen in uw architectuur te leggen:
1 vectordatabases voor semantisch herstel
Wanneer een gebruiker feedback geeft over een bepaalde interactie – bijvoorbeeld, wordt een reactie gemarkeerd als onduidelijk of corrigeert een deel van het financiële advies – inbedden dat deze wordt uitgewisseld en semantisch opslaat.
Equivalenten zoals Pincone, Waveviet of Chroma zijn er populair voor. Ze laten insluitingen semantisch op de schalen worden gevraagd. Voor cloud-netwerk-workflies hebben we ook de Google Firestore Plus hoekpunt Ambadings getest, die het herstel op firebus-gerichte stapels vergemakkelijken.
Hierdoor kunnen de toekomstige gebruikersinvoer het bekende probleem vergelijken. Als een vergelijkbare invoer later komt, kunnen we geavanceerde responssjablonen oppervlak maken, herhaalde fouten vermijden of doorgaan in een duidelijke context.
2 Filtering en analyse van de structurele metada
Elke reactie is getagd met een entry -Rich metagegevens: gebruikersrol, responstype, sessietijd, modelversie, omgeving (God/test/product) en vertrouwensniveau (indien beschikbaar). Met deze structuur kunnen producten en technische teams de reactietrends in de loop van de tijd vragen en analyseren.
3 De geschiedenis van de belangrijkste redenanalyse is de sessiegeschiedenis
Het antwoord leeft niet in leegte – het is een specifieke prompt, contextstapel en systeemgedrag. L L Log Full Session Trail die kaart:
Gebruikersquery → Systeemcontext → Modeluitvoer → Respons van gebruiker
Maakt de specifieke diagnose van deze discipline van het bewijsmateriaal mogelijk en waarom het verkeerd was. Het ondersteunt downstream-processen zoals de doelprompt afstemming, de heropleiding van gegevensvloer of de mens-in-the-lus review pipelines.
Samen veranderen deze drie elementen de reactie van de gebruiker van de verspreide mening in structurele brandstof voor de intelligentie van het product. Ze maken het antwoord schaalbaar – en deel uit van de continue verbetering van het systeemontwerp, niet alleen een gedachte.
4 Wanneer (en hoe) de lus uitschakelen
Zodra de reactie is opgeslagen en gestructureerd, is de volgende uitdaging om te beslissen wanneer en hoe eraan te werken. Niet alle reacties verdienen dezelfde reactie – sommige kunnen onmiddellijk worden toegepast, terughoudendheid, context of diepe analyse in andere.
- Contextinjectie: snelle, gecontroleerde herhaling
Dit is vaak de eerste verdedigingslinie – en de meest flexibele. Op basis van responspatronen kunt u aanvullende instructies, voorbeelden of precisie rechtstreeks in de systeemprompt of contextstapel injecteren. Door bijvoorbeeld de basis van Vertex AI te gebruiken via de snelle sjablonen van Langchen of relevante kwesties, hebben we de toon of kansen kunnen aanpassen als reactie op algemene responstriggers. - Fijnafstemming: verbeterde, hoge zelfverbetering
Herhaal reacties wanneer diepe problemen, zoals een zwak domeincompromis of oude kennishooglichten-het kan zijn tijdens een fijne melodie, die sterk is, maar kosten en complexiteit. - Consistentie op productniveau: oplossen met ux, niet alleen AI
Sommige problemen die worden blootgesteld door reactie zijn geen LLM -falen – het zijn UX -problemen. In veel gevallen kan de verbetering van het productniveau meer doen om de overtuigingen en het begrip van de gebruiker te verbeteren dan een modelaanpassing.
Ten slotte moet niet alle feedback worden geactiveerd automatisering. Sommige mensen in de lussen met de hoogste leverage zijn betrokken: moderators die een edge case activeren, productteams taggen gesprekslogboeken of domein-experts wijzigen nieuwe voorbeelden. Het sluiten van de lus betekent niet altijd opnieuw trainen – het betekent om te reageren op de zorgverlening.
5. Als reactie op de productstrategie
AI -producten zijn niet opgelost. Ze bestaan in het midden van de automatisering en het gesprek – en dat betekent dat ze zich in realtime aan gebruikers moeten aanpassen.
Onderdelen die reageerden als strategische pijlers zullen slimme, veilige en meer menselijke -centrische AI -systemen verzenden.
Behandel de reactie zoals telemetrie: dit is het materiaal, controleer het en wortel het op delen van uw systeem die kunnen evolueren. Door contextinjectie, verfijning of interfaceontwerp, de mogelijkheid om het signaal te verbeteren.
Omdat aan het einde van de dag het model niet alleen een technische taak is. Dit is het product.
Eric Hiton is de chef van engineering bij SiberiëDe
Bronlink
