AI工作流程中表现良好却仍可能使流程恶化
摘要
本文讨论了在AI工作流程中处理模型错误的重要性，指出在生产环境中，处理AI不确定或错误的情况与任务本身同样关键。
在与团队合作开发AI工作流程时，我们发现让模型完成任务通常并非难点所在。我们见过AI用于分类请求、总结信息和建议后续步骤。输出本身看起来不错，但当模型不确定该做什么时，情况就变得混乱了。例如，如果AI系统有10%的时间出错，仍然有人需要处理这10%的情况。如果没有明确的方式来标记、审查或重新路由这些情况，团队最终会面临另一个需要管理的问题。在设计这些工作流程时，我们开始更加关注这一部分。“当AI出错时该怎么办？”这个问题往往与AI任务本身同样重要。对于在生产环境中运行AI的人来说，当模型不确定时，你们如何处理这些情况？
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