白皮书
衡量和优化人工智能上下文
了解上下文质量评分 (CQS) — Atlassian 研发的框架，用于衡量人工智能所使用上下文的质量。探究它的三大驱动因素：完整性、关联性与相关性，以及如何借助这三项指标识别信息缺口、确定优化优先级。
Executive summary
您的人工智能工具依赖组织捕获的知识。一旦这些知识缺失、相互割裂或过时，人工智能就必须耗费更多算力查找关键信息，给出的回答也可能不尽如人意。
本白皮书介绍了上下文质量评分 (CQS)，这是 Atlassian 研发的框架，用于衡量人工智能所使用上下文的质量。探究它的三大驱动因素：完整性、关联性与相关性，以及如何借助这三项指标识别信息缺口、确定优化优先级。
了解 Atlassian 如何将 CQS 应用于 Teamwork Graph，并以软件开发生命周期作为切入点。您还将了解跟踪上下文质量如何能指导各类实操工作，涵盖保持数据源同步、关联相关工作，以及归档过时内容。
Key takeaways
了解上下文质量评分如何衡量完整性、关联性和相关性，并帮助您识别人工智能所使用的上下文中的缺失内容。
了解 Atlassian 如何将该框架应用于 Teamwork Graph，以软件开发生命周期作为切入点。
探索提升上下文质量的实用方法，从保持数据源同步、关联相关工作到归档过时内容。