Zacznij od rodzaju zadania
Jeśli zadanie ma jasne reguły, często można je wykonać bez modelu AI. Przeniesienie danych z formularza, obliczenie wartości oferty, zapis pliku i przypomnienie o terminie mogą działać w sposób deterministyczny. Ten sam zestaw danych powinien prowadzić do tego samego wyniku.
AI przydaje się tam, gdzie trzeba zinterpretować różne sposoby opisania potrzeby, znaleźć informację w dokumentach lub przygotować szkic tekstu. Wynik takiego działania wymaga osobnej oceny jakości.
Dobry proces może łączyć oba podejścia
Wyobraź sobie zapytanie ofertowe w wiadomości. Model pomaga rozpoznać zakres i wyodrębnić dane. Reguły sprawdzają kompletność, identyfikatory produktów i cennik. Obliczenia ustalają wartości pozycji, a handlowiec zatwierdza końcową ofertę.
W tym układzie AI nie musi wymyślać cen ani podejmować decyzji o rabacie. Ma określone zadanie wewnątrz szerszego procesu.
Asystent i agent potrzebują granic
Asystent może odpowiadać na pytania lub przygotowywać propozycje. Agent wyposażony w narzędzia może także wykonywać czynności, na przykład tworzyć zadanie lub zmieniać rekord. Każde takie uprawnienie powinno mieć uzasadnienie i testy.
n8n dokumentuje możliwość zatrzymania wywołania narzędzia do akceptacji przez człowieka. To konkretny mechanizm procesu, a nie samo życzenie zapisane w instrukcji dla modelu.
Sprawdzaj także odpowiedzi „nie wiem”
W asystencie wiedzy poprawna odmowa odpowiedzi może być równie ważna jak trafna informacja. Test powinien obejmować pytania bez odpowiedzi w źródłach, sprzeczne dokumenty oraz próby dostępu do danych, których użytkownik nie powinien widzieć.
Poznaj asystentów AI dla firm oraz automatyzację procesów.