毫不奇怪，在将 AI 项目从想法变为实施时，具有如 人工智能项目概 此前景和可能性的计划并不容易。尽管如此，对 AI 的投资仍在增加。我们自己的调查发现，近 80% 的受访组织预计明年将在 NLP 项目上投入更多资金。与此同时，对 ChatGPT 和大型语言模型 (LLM) 的狂热促使 45% 的高管增加了对 AI 的投资和调查。
无论是什么驱动了你的兴趣或投资，公司都需要知道如何从一开始就以最佳方式向前迈进，而不是在流程的后期措手不及。这就是为什么概念验证 (PoC) 是投资任何技术或解决方案之前的关键步骤，尤其是对于 AI 技术。
是什么让人工智能项目如此困难？
那么，是什么让 AI 项目如此困难？项目团队将面临 目标电话号码或电话营销数据 许多与数据、安全、内部协调和展示投资回报率相关的常见挑战，但从更细微的层面来看，我们必须确保该技术能够解决我们的问题。让我们看一个涉及 NLP 的微观详细场景。
自然语言处理是企业可以用来解决诸如验证索赔、审查合同、衡量客户情绪或提取与语言数据相关的自动化后续流程所需的语言等问题的工具之一。
然而，NLP 不是确定性的。它是经验性的和概率性的。输出可能会因模型的细微调整而发生巨大变化。输入和输出之间的关系并不总是很明显。训练和调整可能会因问题的框架而有很大差异。
例如，需要对“校车”与“汽车”进行分类的模型可以使用小型训练集表现非常好，但必须准确对“保时捷 Taycan”与“保时捷 Panamera”进行分类的模型将需要更多的数据点。
因此，在评估 NLP 时，重要的是仔细考虑 AI 模型的预期应用、源输入、预期输出以及您希望从实施中获得的利益。
什么是概念证明？
价值证明用于证明软件解决方案的商业价值，而概念证明则 探索合作伙伴关系和赞助内容 可帮助公司在受控环境中验证所提议解决方案的可行性。它还提供了一个机会来识别实施阶段可能出现的潜在风险和挑战。
PoC 可以具体展示 AI 技术的能力（使用实际输出）来解决您的实际问题。这是了解用例是否能从该方法中真正获得积极效益的最佳方式。从本质上讲，它可以决定该方法是否会成功。
除了技术能力之外，它还可以帮助确定组织的准备情况，并了解您是否拥有部署和维护解决方案所需的资源和专业知识。
概念验证使企业能够：有益于决策过程：
- 测试要使用的技术和方法
- 提供更直接、更具体的价值
- 快速比较不同的解决方案和方法
- 获得模型输出的经验、技能和信心
准备概念验证
expert.ai 已在生产中部署了 300 多个 AI，参与了数百次 NLP 评估。这种经验使我们能够帮助客户和潜在客户准确、彻底地评估 NLP 是否适合用途。我们的方法虽然灵活，但旨在帮助您确定需 企业对企业数据库 要解决的问题，并确保您对技术的要求是切合实际的。
使用我们的方法，客户可以获得一致且高质量的评估数据、生产实施所需的时间和精力的实际估计以及真正的 expert.ai NLP 参与的经验，只是规模较小。
为了帮助您开始概念验证，我们分享了一系列最佳实践来帮助指导您的思维，以及您可以在 PoC 流程的每个阶段用于准备的活动框架。