Vereinbaren Sie ein beobachtbares Produktergebnis
Definieren Sie, wie eine nützliche Antwort, Extraktion oder ein Codevorschlag aussieht. Schließen Sie Fälle ein, in denen sich die Funktion enthalten oder um weitere Informationen bitten sollte.
Wandeln Sie diese Anforderungen in einen kleinen Bewertungssatz um. Die daraus resultierenden Akzeptanzkriterien sollten die Modellauswahl leiten und nicht die Bevorzugung eines bestimmten Anbieters.
Erstellen Sie eine stabile Anwendungsschnittstelle
Platzieren Sie den TextCortex-Client hinter einer serverseitigen Funktion, die die Aufgabeneingaben Ihrer Anwendung akzeptiert. Halten Sie Schlüssel, Modellkennungen und Generierungseinstellungen vom Browser fern.
Diese Grenze ermöglicht es Entwicklern, das ausgewählte Modell zu wechseln und gleichzeitig die öffentliche Schnittstelle der Funktion beizubehalten. Es bietet auch einen Platz für Grenzwerte, Protokollierung und Fehlerbehandlung.
Vergleichen Sie Modelle mit gemeinsamen Beweisen
Bewerten Sie proprietäre und offene Kandidaten über dieselbe TextCortex-Verbindung. Zeigen Sie dem Produktteam repräsentative Ergebnisse, Fehlerraten, Latenz und Kosten pro akzeptiertem Ergebnis.
Halten Sie Modellnamen aus der blinden Qualitätsbewertung heraus, wenn dies nützlich ist, und verknüpfen Sie die Bewertungen dann erneut mit betrieblichen Einschränkungen wie EU-Hosting und Nutzungskosten.
Führen Sie eine Funktion ein und erweitern Sie dann die Modellauswahl
Beginnen Sie mit einer kleinen, beobachtbaren Arbeitslast und einer klaren Rollback-Route. Fügen Sie neue Modelle hinzu, wenn es Hinweise darauf gibt, dass sie die Funktion verbessern oder eine neue ermöglichen.
Verwenden Sie API-Seite des Softwareanbieters für die Integrationsstruktur und Rollout-Anleitung für die Produktionsvorbereitung.