Livre blanc

Mesure et optimisation du contexte IA

Découvrez le score de qualité du contexte (CQS), un framework développé chez Atlassian pour mesurer la qualité du contexte utilisé par l'IA. Appréhendez ses trois facteurs, à savoir l'exhaustivité, la connexion et la pertinence, et voyez comment ils vous aident à identifier les lacunes et à prioriser les améliorations.

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Executive summary

Vos outils d'IA s'appuient sur les connaissances que votre entreprise recueille. Lorsque ces connaissances font défaut, sont fragmentées ou obsolètes, l'IA doit redoubler d'efforts pour identifier ce qui est pertinent, et ses réponses peuvent se révéler insuffisantes.

Ce livre blanc présente le score de qualité du contexte (CQS), un framework développé chez Atlassian pour mesurer la qualité du contexte utilisé par l'IA. Découvrez ses trois facteurs, à savoir l'exhaustivité, la connexion et la pertinence, et comment ils vous aident à identifier les lacunes et à prioriser les améliorations.

Découvrez comment Atlassian applique le CQS au Teamwork Graph, en commençant par le cycle de vie du développement logiciel. Voyez comment le suivi de la qualité du contexte peut guider des actions concrètes, du maintien de la synchronisation des sources à l'archivage du contenu obsolète, en passant par l'association des tâches connexes.

Key takeaways

    Découvrez comment le score de qualité du contexte mesure l'exhaustivité, la connectivité et la pertinence, et vous aide à identifier les lacunes dans le contexte qu'utilise l'IA.

    Découvrez comment Atlassian applique le framework à Teamwork Graph, en commençant par le cycle de vie du développement logiciel.

    Découvrez des moyens pratiques d'améliorer la qualité du contexte, allant de la synchronisation des sources et de la liaison de travaux entre eux, à l'archivage du contenu obsolète.