Artigo técnico
Medição e otimização do contexto da IA
Saiba mais sobre a Pontuação de Qualidade de Contexto (PQC), uma estrutura desenvolvida na Atlassian para medir a qualidade do contexto que a IA utiliza. Conheça seus três fatores – completude, conectividade e relevância – e como eles ajudam você a identificar falhas e priorizar melhorias.
Executive summary
Suas ferramentas de IA dependem do conhecimento que a sua organização reúne. Quando esse conhecimento está ausente, desconectado ou desatualizado, a IA tem mais dificuldade para encontrar o que é mais importante, e suas respostas podem ficar incompletas.
Este artigo técnico apresenta a Pontuação de Qualidade de Contexto (PQC), uma estrutura desenvolvida na Atlassian para medir a qualidade do contexto que a IA utiliza. Conheça seus três fatores – completude, conectividade e relevância – e como eles ajudam a identificar falhas e priorizar melhorias.
Veja como a Atlassian aplica a PQC ao Teamwork Graph, começando pelo ciclo de vida de desenvolvimento de software. Saiba como acompanhar a qualidade do contexto pode orientar ações práticas, desde manter as fontes em sincronia e vincular trabalhos relacionados até arquivar conteúdos obsoletos.
Key takeaways
Saiba como a Pontuação de qualidade do contexto mede a completude, a conectividade e a relevância – e ajuda você a identificar lacunas no contexto usado pela IA.
Veja como a Atlassian aplica o framework ao Teamwork Graph, começando pelo ciclo de vida de desenvolvimento de software.
Descubra maneiras práticas de melhorar a qualidade do contexto, desde manter as fontes sincronizadas e vincular trabalhos relacionados até arquivar conteúdo desatualizado.