StajicPlatform
ВходКонтакт

Плейбук: Захват спроса

Риски, контроли и доказательстваИнформационная архитектураСистема тематического авторитетаОперации контентаKPI и критерии приёмки

Руководство по захвату спроса

Создайте предсказуемую систему для органического захвата спроса.

  • Структура «столп + кластер»
  • Стратегия внутренней перелинковки
  • Контроль качества контента + операции
Начните с объема

Что вы получите

  • Четкая информационная архитектура
  • Тематическая карта и план авторитетности
  • Повторяемый рабочий процесс операций с контентом
  • KPI и критерии приемки
  • Контроль и доказательства для безопасных изменений

Разделы руководства

Объем и не-объем Информационная архитектура Система тематического авторитета Операции с контентом KPI и критерии приемки Риски, контроль и доказательства

Связанное

Руководство по миграции и переходу на новую платформу Руководство по выпуску

Связанные концепции (захват спроса)

Стратегия внутренней перелинковки Брифы по контенту Контроль качества контента Схема и сниппеты

Articles

Могут ли доказательства выжить в конвейере ИИ? — Цепочка сохранения доказательств

Могут ли доказательства выжить в конвейере ИИ? — Цепочка сохранения доказательств

Доказательство может быть корректным в источнике и всё же стать ненадёжным после парсинга, нормализации, разбиения на фрагменты, извлечения и сборки контекста. Цепочка сохранения доказательств отслеживает, сохраняются ли идентичность, происхождение, область действия и смысл на всём протяжении конвейера ИИ.
Читать далее
Почему ИИ извлекает одни источники и игнорирует другие? — Уровень авторитетности извлечения

Почему ИИ извлекает одни источники и игнорирует другие? — Уровень авторитетности извлечения

Найти релевантный документ недостаточно. Системы ИИ также должны отличать источники, которые являются актуальными, авторитетными, применимыми и отслеживаемыми, от источников, которые лишь выглядят похожими. Уровень авторитетности поиска определяет эту границу выбора источников.
Читать далее
Насколько утверждение об ИИ далеко от доказательств? — Дистанция доказательств

Насколько утверждение об ИИ далеко от доказательств? — Дистанция доказательств

Не все поддерживаемые ответы одинаково близки к своим доказательствам. Дистанция доказательств — это практичный способ описать, сколько преобразований, обобщений, допущений и шагов вывода отделяют утверждение ИИ от непосредственно проверяемых доказательств.
Читать далее
RBAC против изоляции арендаторов: две разные границы безопасности

RBAC против изоляции арендаторов: две разные границы безопасности

RBAC определяет, что пользователь может делать; изоляция тенантов определяет, к ресурсам какого тенанта это действие может получить доступ. Узнайте, почему безопасность многотенантного SaaS требует обеих границ.
Читать далее
Что такое контекстная инженерия? Что получает модель до того, как она отвечает

Что такое контекстная инженерия? Что получает модель до того, как она отвечает

Проектирование контекста определяет, какую информацию модель ИИ получает перед выводом, включая подсказки, извлечение, память, состояние приложения, результаты работы инструментов и историю разговоров.
Читать далее
Источник истины в системах ИИ: откуда на самом деле берутся надёжные знания

Источник истины в системах ИИ: откуда на самом деле берутся надёжные знания

Источник истины определяет, какой источник является авторитетным для конкретного факта или состояния. Узнайте, чем он отличается от RAG, происхождения данных, памяти, контекста, векторных баз данных и систем учёта.
Читать далее
Управление ИИ: модели, данные, разрешения, риски и аудируемость

Управление ИИ: модели, данные, разрешения, риски и аудируемость

Управление ИИ определяет, кто может утверждать, эксплуатировать, изменять и проводить аудит систем ИИ на уровне моделей, поставщиков, данных, разрешений, рисков, оценки и на протяжении всего жизненного цикла.
Читать далее
Генеративный ИИ: модели, поиск, инструменты и приложения — это не одно и то же

Генеративный ИИ: модели, поиск, инструменты и приложения — это не одно и то же

Генеративный ИИ — это больше, чем модель. Узнайте, как модели, поиск информации, инструменты, контекст, среды выполнения и приложения сочетаются друг с другом в производственных системах ИИ.
Читать далее
Векторные базы данных, эмбеддинги и переранжирование: три разные части поиска

Векторные базы данных, эмбеддинги и переранжирование: три разные части поиска

Эмбеддинги представляют смысл, векторные базы данных извлекают кандидатов, а реранкеры уточняют результаты. Узнайте, чем отличаются эти три слоя поиска и как они работают вместе в RAG.
Читать далее
Почему больше контекста может ухудшить ответы ИИ

Почему больше контекста может ухудшить ответы ИИ

Большее контекстное окно не гарантирует более качественного ответа. В этой статье объясняется, как размывание сигнала, противоречивые данные, устаревшее состояние, чувствительность к позиции и сжатие с потерями могут снизить надежность ИИ — и предлагается практический стресс-тест контекста.
Читать далее
Как узнать, действительно ли ИИ-агент использовал правильные доказательства

Как узнать, действительно ли ИИ-агент использовал правильные доказательства

ИИ-агент может ссылаться на источники и при этом использовать неверные доказательства. В этой статье представлен практический метод проверки обоснованности утверждений, авторитетности источников, применимости, происхождения и того, действительно ли доказательства повлияли на ответ.
Читать далее
1 / 2