home.social

#dmn — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #dmn, aggregated by home.social.

  1. [Перевод] Jev нужна оркестрация, чтобы приносить пользу бизнесу

    Роль Jev в бизнес-процессе — оценивать неструктурированные входные данные, например абзац текста, и выдавать структурированные данные с указанием того, насколько модель уверена. Вы даете ей данные и вопросы, на которые хотите получить ответ, и заранее определяете пространство ответов. Можно спросить: «Виновен ли этот человек, судя по его описанию?» — и получить "at-fault": 0.92 . Но не стоит просить его решать, принять заявку, отклонить ее или передать сотруднику. Jev — это то, что получается, когда у DMN и LLM рождается ребенок: гибрид, чья ниша — запутанная середина между структурированными и неструктурированными данными. Он не может превзойти своих родителей на их территории и не может работать в одиночку. Таблицы решений и FEEL лучше справляются с детерминированными входными данными. Иногда его может подстраховать LLM, а человек-проверяющий может применить свое суждение там, где решение неоднозначно. Поэтому эта статья не отвечает на вопрос «может ли Jev принять решение по страховой заявке?». PoC будет простым... но запуск в продакшен — другое дело. В продакшене вопрос другой: «можно ли доверять этому в процессе обработки страховых заявок?» Может ли Jev классифицировать как можно больше случаев, не совершая ошибок? И когда она передает дело человеку, останется ли работа проверяющего и аудитора удобной?

    habr.com/ru/articles/1088456/

    #jev #aiагенты #camunda #bpmn #dmn #orchestration #harness

  2. [Перевод] Jev нужна оркестрация, чтобы приносить пользу бизнесу

    Роль Jev в бизнес-процессе — оценивать неструктурированные входные данные, например абзац текста, и выдавать структурированные данные с указанием того, насколько модель уверена. Вы даете ей данные и вопросы, на которые хотите получить ответ, и заранее определяете пространство ответов. Можно спросить: «Виновен ли этот человек, судя по его описанию?» — и получить "at-fault": 0.92 . Но не стоит просить его решать, принять заявку, отклонить ее или передать сотруднику. Jev — это то, что получается, когда у DMN и LLM рождается ребенок: гибрид, чья ниша — запутанная середина между структурированными и неструктурированными данными. Он не может превзойти своих родителей на их территории и не может работать в одиночку. Таблицы решений и FEEL лучше справляются с детерминированными входными данными. Иногда его может подстраховать LLM, а человек-проверяющий может применить свое суждение там, где решение неоднозначно. Поэтому эта статья не отвечает на вопрос «может ли Jev принять решение по страховой заявке?». PoC будет простым... но запуск в продакшен — другое дело. В продакшене вопрос другой: «можно ли доверять этому в процессе обработки страховых заявок?» Может ли Jev классифицировать как можно больше случаев, не совершая ошибок? И когда она передает дело человеку, останется ли работа проверяющего и аудитора удобной?

    habr.com/ru/articles/1088456/

    #jev #aiагенты #camunda #bpmn #dmn #orchestration #harness

  3. [Перевод] Jev нужна оркестрация, чтобы приносить пользу бизнесу

    Роль Jev в бизнес-процессе — оценивать неструктурированные входные данные, например абзац текста, и выдавать структурированные данные с указанием того, насколько модель уверена. Вы даете ей данные и вопросы, на которые хотите получить ответ, и заранее определяете пространство ответов. Можно спросить: «Виновен ли этот человек, судя по его описанию?» — и получить "at-fault": 0.92 . Но не стоит просить его решать, принять заявку, отклонить ее или передать сотруднику. Jev — это то, что получается, когда у DMN и LLM рождается ребенок: гибрид, чья ниша — запутанная середина между структурированными и неструктурированными данными. Он не может превзойти своих родителей на их территории и не может работать в одиночку. Таблицы решений и FEEL лучше справляются с детерминированными входными данными. Иногда его может подстраховать LLM, а человек-проверяющий может применить свое суждение там, где решение неоднозначно. Поэтому эта статья не отвечает на вопрос «может ли Jev принять решение по страховой заявке?». PoC будет простым... но запуск в продакшен — другое дело. В продакшене вопрос другой: «можно ли доверять этому в процессе обработки страховых заявок?» Может ли Jev классифицировать как можно больше случаев, не совершая ошибок? И когда она передает дело человеку, останется ли работа проверяющего и аудитора удобной?

    habr.com/ru/articles/1088456/

    #jev #aiагенты #camunda #bpmn #dmn #orchestration #harness